Geopandas – это мощная библиотека Python, которая сочетает в себе возможности pandas и shapely для обеспечения эффективного манипулирования и анализа геопространственных данных. Одной из ключевых функций, предлагаемых Geopandas, является пространственное соединение, которое позволяет объединять два набора данных на основе их пространственных отношений. В этой статье мы рассмотрим различные методы выполнения пространственного соединения с помощью Geopandas, а также приведем примеры кода.

1. Базовое пространственное соединение:

Самая простая форма пространственного соединения предполагает объединение двух GeoDataFrames на основе их пространственных отношений. Например, давайте рассмотрим два GeoDataFrames, gdf1и gdf2, и выполним пространственное соединение, чтобы найти точки в gdf1, которые попадают в многоугольники gdf2.

import geopandas as gpd
result = gpd.sjoin(gdf1, gdf2, how='inner', op='within')

2. Пространственное соединение с агрегацией:

Иногда вам может потребоваться агрегировать данные из одного GeoDataFrame на основе пространственных отношений с другим GeoDataFrame. Например, предположим, что у нас есть GeoDataFrame gdf1, содержащий точечные данные, и gdf2, содержащий данные полигонов. Мы можем выполнить пространственное соединение и вычислить сумму определенного атрибута в gdf1для каждого полигона в gdf2.

import geopandas as gpd
result = gpd.sjoin(gdf1, gdf2, how='inner', op='within')
aggregated_data = result.groupby('polygon_id')['attribute'].sum()

1. Пространственное соединение с различными пространственными отношениями:

Geopandas предоставляет различные операторы пространственных отношений для выполнения пространственных соединений. Помимо «внутри», вы можете использовать «содержит», «пересекается», «пересекает», «касается» и «перекрывается», чтобы определить взаимосвязь между геометриями. Вот пример использования оператора пересечения:

import geopandas as gpd
result = gpd.sjoin(gdf1, gdf2, how='inner', op='intersects')

4. Пространственное соединение с настраиваемыми операциями:

Вы можете определить собственные операции для выполнения более сложных пространственных соединений. Geopandas позволяет использовать лямбда-функции или пользовательские функции (UDF) для применения пользовательских операций во время соединения. Вот пример применения лямбда-функции для пространственного соединения:

import geopandas as gpd
result = gpd.sjoin(gdf1, gdf2, how='inner', op='within', 
                   predicate=lambda x, y: x.buffer(100).intersects(y))

Geopandas предоставляет универсальный набор методов для выполнения пространственных соединений, позволяющих эффективно комбинировать и анализировать наборы геопространственных данных. В этой статье мы рассмотрели различные методы выполнения пространственных соединений с помощью Geopandas, включая базовые соединения, соединения с агрегацией, различные пространственные отношения и пользовательские операции. Используя возможности Geopandas, вы можете получить ценную информацию из геопространственных данных и улучшить рабочие процессы анализа данных.

Не забудьте изучить официальную документацию Geopandas для получения более подробной информации и передовых методов.