python - 组合 OSMnx 多边形

Question

使用 OSMnx 生成作为一个组获取的多边形并集的最佳实践是什么？的gdf_from_places() ？

在 gboeing的02-example-osm-to-shapefile.ipynb例如，使用 gdf_from_places() 方法将多个 shapefile 从 OSM 下载到地理数据框。几何图形以多边形的形式存储在 Geopanda 的数据框中，每一行代表一个地点。

# you can pass multiple queries with mixed types (dicts and strings)
mx_gt_tx = ox.gdf_from_places(queries=[{'country':'Mexico'}, 'Guatemala', {'state':'Texas'}])
mx_gt_tx = ox.project_gdf(mx_gt_tx)
fig, ax = ox.plot_shape(mx_gt_tx)

关于这个问题，我尝试过使用Geopanda的GeoSeries.unary_union但想知道其他人是如何在 Python 中以编程方式完成此任务的。

2018 年当前流程

此方法使用 Shapely function of unary_union (否则，正如 @joris 评论所指出的，它会通过 Geopandas 成为 mx_gt_tx["geometry"].unary_union。

queries = [{'country':'Mexico'}, 'Guatemala', {'state':'Texas'}]

# buffer_dist is in meters
mx_gt_tx = ox.gdf_from_places(queries, gdf_name='region_mx_gt_tx')
mx_gt_tx

# project the geometry to the appropriate UTM zone then plot it
mx_gt_tx = ox.project_gdf(mx_gt_tx)
fig, ax = ox.plot_shape(mx_gt_tx)

# unary union through Geopandas
region_mx_gt_tx = gpd.GeoSeries(unary_union(mx_gt_tx["geometry"]))
region_mx_gt_tx.plot(color = 'blue')
plt.show()
print(region_mx_gt_tx )

Answer 1

import osmnx as ox
gdf = ox.gdf_from_places(queries=[{'country':'Mexico'}, 'Guatemala', {'state':'Texas'}])
unified = gdf.unary_union