在 pandas 和 geopandas 之间转换而不保留 'geometry' 列限制

Question

我有一个 geopandas df，它有 'geometry' 列。显然 'geometry' 列是 geopandas dfs 中的一个特殊列。我可以将 BaseGeometry 或 None 值添加到 'geometry' 列。

gdf
            name  ...                   geometry
0     Storages_0  ...   POINT (9.34153 47.90014)
1     Storages_1  ...  POINT (12.48775 48.04216)
2     Storages_2  ...  POINT (12.14856 47.95684)
3     Storages_3  ...  POINT (12.58845 48.14799)
4     Storages_4  ...   POINT (8.64394 49.42888)
...          ...  ...                        ...
4318      N_4059  ...   POINT (1.84378 59.00563)
4319      N_4060  ...   POINT (2.20207 59.15696)
4320      N_4061  ...   POINT (3.06887 60.10174)
4321      N_4062  ...   POINT (3.01948 60.06188)
4322      N_4063  ...   POINT (2.33806 59.46650)
[4323 rows x 7 columns]

为了移除此限制，我通过 pd.DataFrame(gdf.copy()) 将 gdf 转换为 pandas df。我使用 .copy()，因此我在 df 中所做的更改不会影响 gdf。但是我仍然无法更改 df 的 'geometry' 列，即使它不是 geopandas df.

我也许可以将 geopandas df 转换为 dict，然后通过 .from_dict() 创建 pandas df。但是我不想这样做，因为这是不必要的转换。

我还能做什么？

Answer 1

几何类型的列是 geopandas（不管它怎么叫）在引擎盖下使用 GeometryArray，它允许您只保存几何对象或 None。

您可以将几何 dtype 的 GeometryArray 转换为 object dtype 的数组，它确实解除了这些限制，但不允许您访问几何操作。

as_object = df.geometry.astype(object)

在 pandas 和 geopandas 之间转换而不保留 'geometry' 列限制

Converting between pandas and geopandas without preserving 'geometry' column restrictions

python

geometry

dataframe

pandas

geopandas