如何使用geopanda或shapely在同一地理数据框架中查找最近的点
如何使用geopanda或shapely在同一地理数据框架中查找最近的点
提问于 2019-06-10 13:08:40
我有一个geodataframe，显示了表示为点几何的大约25个位置。我正在尝试想出一个脚本，它遍历每个点，识别最近的位置，并返回最近位置的名称和距离。
如果我在shapely.ops库中使用nearest_points(geom1，geom2)有不同的地理数据帧，我可以很容易地做到这一点。然而，我所有的位置都存储在一个geodataframe中。我正在尝试循环，这就是我遇到麻烦的地方。
下面是我的示例文件：
geofile = gpd.GeoDataFrame([[0, 'location A', Point(55, 55)],
[1, 'location B', Point(66, 66)],
[2, 'Location C', Point(99, 99)],
[3, 'Location D', Point(11, 11)]],
columns=['ID','Location','geometry'])下面是我创建的循环，但没有用。
for index, row in geofile.iterrows():
nearest_geoms=nearest_points(row, geofile)
print('location:' + nearest_geoms[0])
print('nearest:' + nearest_geoms[1])
print('-------')我得到了这个错误：
AttributeError: 'Series' object has no attribute '_geom'然而，我认为我的问题超出了错误原因，因为我必须以某种方式排除我正在循环的行，因为它将自动作为最近的位置返回，因为它就是那个位置。
我对一个位置的最终结果如下：
([0,'location A','location B', '5 miles', Point(55,55)], columns=['ID','Location','Nearest', 'Distance',geometry'])回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-06-11 03:23:36
shapely的nearest_points函数比较形状的几何形状。若要将单个点几何图形与多个其他点几何图形进行比较，可以使用.unary_union与生成的MultiPoint几何图形进行比较。是的，在每个行操作中，丢弃相应的点，这样它就不会与自身进行比较。
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
from shapely.ops import nearest_points
df = gpd.GeoDataFrame([[0, 'location A', Point(55,55)],
[1, 'location B', Point(66,66)],
[2, 'Location C', Point(99,99)],
[3, 'Location D' ,Point(11,11)]],
columns=['ID','Location','geometry'])
df.insert(3, 'nearest_geometry', None)
for index, row in df.iterrows():
point = row.geometry
multipoint = df.drop(index, axis=0).geometry.unary_union
queried_geom, nearest_geom = nearest_points(point, multipoint)
df.loc[index, 'nearest_geometry'] = nearest_geom结果是
ID Location geometry nearest_geometry
0 0 location A POINT (55 55) POINT (66 66)
1 1 location B POINT (66 66) POINT (55 55)
2 2 Location C POINT (99 99) POINT (66 66)
3 3 Location D POINT (11 11) POINT (55 55)
Stack Overflow用户
发布于 2021-11-25 00:27:14
这是另一种基于scipy.spatial.distance.cdist的方法。通过使用numpy掩码数组来避免iterrows。
import geopandas as gpd
from scipy.spatial import distance
import numpy.ma as ma
df = gpd.GeoDataFrame([[0, 'location A', Point(55,55)],
[1, 'location B', Point(66,66)],
[2, 'Location C', Point(99,99)],
[3, 'Location D' ,Point(11,11)]],
columns=['ID','Location','geometry'])
coords = np.stack(df.geometry.apply(lambda x: [x.x, x.y]))
distance_matrix = ma.masked_where((dist := distance.cdist(*[coords] * 2)) == 0, dist)
df["closest_ID"] = np.argmin(distance_matrix, axis=0)
df = df.join(df.set_index("ID").geometry.rename("nearest_geometry"), on="closest_ID")
df.drop("closest_ID", axis=1)
# Out:
ID Location geometry nearest_geometry
0 0 location A POINT (55.000 55.000) POINT (66.00000 66.00000)
1 1 location B POINT (66.000 66.000) POINT (55.00000 55.00000)
2 2 Location C POINT (99.000 99.000) POINT (66.00000 66.00000)
3 3 Location D POINT (11.000 11.000) POINT (55.00000 55.00000)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56520780
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