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我创建了两个地理数据框,我试图根据答案here找到一个地理数据框中的每个点到另一个地理数据框中的任意点之间的最短距离。 。
但是,即使我认为我已经创建了一个几何列,我也无法访问这些行。我收到此错误:
AttributeError: ("'Series' object has no attribute 'geometry'", u'occurred at index 0')
nameofgeodataframe.head() 返回:
node x_coord y_coord Coordinates1
0 0 0 258 POINT (0 258)
1 1 0 259 POINT (0 259)
2 2 0 260 POINT (0 260)
3 3 0 261 POINT (0 261)
4 4 0 262 POINT (0 262)
这是我非常不优雅的脚本。
f = h5py.File("temp_bin2x_outer_tagged.hdf", "r")
data = f["MDF/images/0/image"]
my_test = data[171, :, :]
val = filter.threshold_otsu(my_test)
binary = np.where(my_test > val, 1, 0)
outskel = skeletonize(binary)
x, y = np.where(outskel>0)
y_coord = y.tolist()
x_coord = x.tolist()
index = list(range(0,(len(x_coord))))
df = pd.DataFrame({"y_coord": y_coord, "x_coord": x_coord, "node": index})
df['Coordinates1'] = list(zip(df.x_coord, df.y_coord))
df['Coordinates1'] = df['Coordinates1'].apply(Point)
outer = geopandas.GeoDataFrame(df, geometry='Coordinates1')
f2 = h5py.File("temp_bin2x_inner_tagged.hdf", "r")
data2 = f2["MDF/images/0/image"]
my_test2 = data2[211, :, :]
val2 = filter.threshold_otsu(my_test2)
binary2 = np.where(my_test2 > val2, 1, 0)
binary2 = np.where(my_test2 > val2, 1, 0)
inskel = skeletonize(binary2)
x2, y2 = np.where(inskel>0)
y_coord2 = y2.tolist()
x_coord2 = x2.tolist()
index2 = list(range(0,(len(x_coord2))))
df2 = pd.DataFrame({"y_coord2": y_coord2, "x_coord2": x_coord2, "node": index2})
df2['Coordinates'] = list(zip(df2.x_coord2, df2.y_coord2))
df2['Coordinates'] = df2['Coordinates'].apply(Point)
inner = geopandas.GeoDataFrame(df2, geometry='Coordinates')
from shapely.ops import nearest_points
pts3 = inner.geometry.unary_union
def near(point, pts=pts3):
nearest = inner.geometry == nearest_points(point, pts)[1]
return inner[nearest].node.get_values()[0]
outer['Nearest'] = outer.apply(lambda row: near(row.geometry), axis=1)
我是否误解了地理数据框的构建方式?
非常感谢您,任何帮助都会很棒!
最佳答案
您在列的新名称和名称几何之间混合,这是错误的原因:(名称翻译并不总是完成)
data1 = """
node x_coord y_coord
0 0 258
1 0 259
2 0 260
3 0 261
4 0 230
"""
data2 = """
node x_coord y_coord
0 0 288
1 0 249
2 0 210
3 0 259
4 0 232
"""
df1 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(data1), sep='\s+')
df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(data2), sep='\s+')
df1['Coordinates1'] = list(zip(df1.x_coord, df1.y_coord))
df1['Coordinates1'] = df1['Coordinates1'].apply(Point)
df2['Coordinates2'] = list(zip(df2.x_coord, df2.y_coord))
df2['Coordinates2'] = df2['Coordinates2'].apply(Point)
outer = gpd.GeoDataFrame(df1, geometry='Coordinates1')
inner = gpd.GeoDataFrame(df2, geometry='Coordinates2')
from shapely.ops import nearest_points
pts3 = inner.geometry.unary_union #you could use inner.Coordinates2.unary_union
def near(point, pts=pts3):
#you could use inner.Coordinates2
nearest = inner.geometry == nearest_points(point, pts)[1]
return inner[nearest].node.get_values()[0]
# apply or lambda doesnt translate geometry to Coordinates1
outer['Nearest'] = outer.apply(lambda row: near(row.Coordinates1), axis=1)
print(outer)
输出:
node x_coord y_coord Coordinates1 Nearest
0 0 0 258 POINT (0 258) 3
1 1 0 259 POINT (0 259) 3
2 2 0 260 POINT (0 260) 3
3 3 0 261 POINT (0 261) 3
4 4 0 230 POINT (0 230) 4
之后,如果您有大量积分,我建议您使用cKDTree :
from scipy.spatial import cKDTree
def ckdnearest(gdA, gdB, bcol):
nA = np.array(list(zip(gdA.geometry.x, gdA.geometry.y)))
nB = np.array(list(zip(gdB.geometry.x, gdB.geometry.y)))
btree = cKDTree(nB)
dist, idx = btree.query(nA, k=1)
df = pd.DataFrame.from_dict({'distance': dist.astype(int),
'bcol': gdB.loc[idx, bcol].values})
return df
df = ckdnearest(outer, inner, 'node')
print(df)
输出:
distance bcol (bcol equal node of inner
0 1 3
1 0 3
2 1 3
3 2 3
4 2 4
关于python - 访问 geoseries 中几何图形中的行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55203281/
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