问获取GeoPandas中几何图形之间的交集计数

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需要空间连接的geopandas.tools.sjoin()**.**：

在名为 in this Jupyter Notebook join的部分中有一个空间连接示例。这是将一组点(midpoints)计数为一组多边形(bins)。这两个几何图形都定义了一个GeoDataFrame。

在撰写本文时，geopandas的当前版本中还没有包含tools.sjoin()。我不能让geopandas.tools在他们的任何分支中构建，但我无论如何- in my fork都修复了它。我的解决方案是open PR。

我不知道有没有内置的工具可以做到这一点，但我不是专家。同时，使用一些熊猫的魔法也很容易做到：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import *

p1 = Point(.5,.5)
p2 = Point(.5,1)
p3 = Point(1,1)

poly = Polygon([(0,0), (0,2), (2,2), (2,0)])

df1 = gpd.GeoSeries([p1,p2,p3])
df2 = gpd.GeoDataFrame([poly,p3], columns=['geometries'])

f = lambda x:np.sum(df1.intersects(x))
df2['geometries'].apply(f)

应返回：

0    3
1    1
Name: geometries, dtype: int64

让我们考虑至少相交一次的02个几何图形(点和多边形)。

layers of your layers

1. Spatial join

你应该这样写：pointsInPolygon =gpd.sjoin(点，面，内部“how=”，op='intersects')

添加一个常量值为1的字段你应该写成这样：pointsInPolygon'const'=1

根据您想要聚合数据的列对字段进行

1. Group by，您应该编写如下代码：pointsInPolygon.groupby('field').sum()

列const将为您提供两个几何图形之间的交点计数。

如果您还想看到其他列，只需键入以下内容：df = pointsInPolygon.groupby('field').agg({'columnA':'first'，'columnB':'first'，'const':'sum'}).reset_index()