計算多邊形中的點並將結果寫入（地理）數據幀

Question

我想計算每個多邊形有多少點

# 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

現在我sjoin兩個。 我首先使用df_poly ，以便將點dfp添加到GeoDataframe df_poly 。

df_poly.sjoin(dfp)

現在我想計算每個polygon有多少points 。 我想

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

但這不會向GeoDataframe df_poly添加一column ，其中GeoDataframe每個group的count 。

Answer 1

您需要使用合並將count()的輸出中的一列添加回原始 DataFrame。 我使用了幾何列並將其重命名為n_points ：

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

Answer 2

這是這個問題的后續兩個 GeoSeries 的索引不同 - 理解索引

• 空間連接的right_index給出多邊形的索引，因為多邊形位於空間連接的右側
• 因此系列gpd.sjoin(dfp, df_poly).groupby("index_right").size().rename("points")然后可以簡單地加入多邊形GeoDataFrame以給出找到的點數
• 注意how="left"以確保它是左連接，而不是內部連接。 在這種情況下，任何沒有點的多邊形都有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

基於 Fergus McClean 提供的答案，這甚至可以用更少的代碼完成：

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() ) 將兩個dataframes結合起來，保留了沒有計數的條目。