计算多边形中的点并将结果写入（地理）数据帧

Question

我想计算每个多边形有多少点

# Credits of this code go to: https://stackoverflow.com/questions/69642668/the-indices-of-the-two-geoseries-are-different-understanding-indices/69644010#69644010
import pandas as pd
import numpy as np
import geopandas as gpd
import shapely.geometry
import requests

# source some points and polygons
# fmt: off
dfp = pd.read_html("https://www.latlong.net/category/cities-235-15.html")[0]
dfp = gpd.GeoDataFrame(dfp, geometry=dfp.loc[:,["Longitude", "Latitude",]].apply(shapely.geometry.Point, axis=1))
res = requests.get("https://opendata.arcgis.com/datasets/69dc11c7386943b4ad8893c45648b1e1_0.geojson")
df_poly = gpd.GeoDataFrame.from_features(res.json())
# fmt: on

现在我sjoin两个。 我首先使用df_poly ，以便将点dfp添加到GeoDataframe df_poly 。

df_poly.sjoin(dfp)

现在我想计算每个polygon有多少points 。 我想

df_poly.sjoin(dfp).groupby('OBJECTID').count()

但这不会向GeoDataframe df_poly添加一column ，其中GeoDataframe每个group的count 。

Answer 1

您需要使用合并将count()的输出中的一列添加回原始 DataFrame。 我使用了几何列并将其重命名为n_points ：

df_poly.merge(
    df_poly.sjoin(
        dfp
    ).groupby(
        'OBJECTID'
    ).count().geometry.rename(
        'n_points'
    ).reset_index())

Answer 2

这是这个问题的后续两个 GeoSeries 的索引不同 - 理解索引

• 空间连接的right_index给出多边形的索引，因为多边形位于空间连接的右侧
• 因此系列gpd.sjoin(dfp, df_poly).groupby("index_right").size().rename("points")然后可以简单地加入多边形GeoDataFrame以给出找到的点数
• 注意how="left"以确保它是左连接，而不是内部连接。 在这种情况下，任何没有点的多边形都有NaN您可能想要fillna(0) 。

import pandas as pd
import numpy as np
import geopandas as gpd
import shapely.geometry
import requests

# source some points and polygons
# fmt: off
dfp = pd.read_html("https://www.latlong.net/category/cities-235-15.html")[0]
dfp = pd.concat([dfp,dfp]).reset_index(drop=True)
dfp = gpd.GeoDataFrame(dfp, geometry=dfp.loc[:,["Longitude", "Latitude",]].apply(shapely.geometry.Point, axis=1))
res = requests.get("https://opendata.arcgis.com/datasets/69dc11c7386943b4ad8893c45648b1e1_0.geojson")
df_poly = gpd.GeoDataFrame.from_features(res.json())
# fmt: on

df_poly.join(
    gpd.sjoin(dfp, df_poly).groupby("index_right").size().rename("points"),
    how="left",
)

Answer 3

基于 Fergus McClean 提供的答案，这甚至可以用更少的代码完成：

df_poly.merge(df_poly.sjoin(dfp).groupby('OBJECTID').size().rename('n_points').reset_index())

然而，Rob Raymond 提出的方法 ( .join() ) 将两个dataframes结合起来，保留了没有计数的条目。