geopandas 中的 groupby 匀称类型

Question

我有一个带有 geom 字段的 geopandas 数据框，该字段保留了异构的匀称数据类型。 我想按类型对它们进行分组（例如 shapely.geometry.Point、shapely.geometry.Polygon、shapely.geometry.MultiPolygon 等）。 此任务将通过以下方式完成：

main_gdf_clean['geometry'].groupby(by=shapely.geometry.Point)

有没有可行的方法来完成我所描述的事情？

Answer 1

GeoSeries.geom_type

groupby 几何类型（ df['geometry'].geom_type ）而不是实际几何。

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon, Point

df  = gpd.GeoSeries([Polygon([(1,1), (3,1), (3,3), (1,3)]),
                     Polygon([(3,3), (5,3), (5,5), (3,5)]),
                     Point(1,2), Point(2,3), Point(3,3)]).to_frame('geometry')
df = df.set_geometry(col='geometry')  # So this example knows geometry

# Broadcast # of elements per unique shape type
df['N_items'] = df.groupby(df['geometry'].geom_type).transform('count')
#                                            geometry  N_items
#0  POLYGON ((1.00000 1.00000, 3.00000 1.00000, 3....        2
#1  POLYGON ((3.00000 3.00000, 5.00000 3.00000, 5....        2
#2                            POINT (1.00000 2.00000)        3
#3                            POINT (2.00000 3.00000)        3
#4                            POINT (3.00000 3.00000)        3