python - 通过 pandas 坐标数据框查找单元格中的点

Question

我必须通过两个 pandas 数据帧找到哪些点位于方形单元格网格内，给定点坐标和单元格边界坐标。我将 dfc 称为包含代码和单元格边界坐标的数据框(我简化了问题，在实际分析中，我有一个包含地理点和大量要检查的点的大网格):

Code,minx,miny,maxx,maxy
01,0.0,0.0,2.0,2.0
02,2.0,2.0,3.0,3.0

和dfp包含Id和点坐标的数据框:

Id,x,y
0,1.5,1.5
1,1.1,1.1
2,2.2,2.2
3,1.3,1.3
4,3.4,1.4
5,2.0,1.5

现在我想执行搜索，在 dfc 数据帧中返回该点所在网格的新列(称为“GridCode”)。单元格应该是完美的平方，所以我想通过以下方式执行分析:

a = np.where(
            (dfp['x'] > dfc['minx']) &
            (dfp['x'] < dfc['maxx']) &
            (dfp['y'] > dfc['miny']) &
            (dfp['y'] < dfc['maxy']),
            r2['Code'],
            'na')

避免数据帧上出现多个循环。数据帧的长度不相同。生成的数据框应如下所示:

   Id    x    y GridCode
0   0  1.5  1.5   01
1   1  1.1  1.1   01
2   2  2.2  2.2   02
3   3  1.3  1.3   01
4   4  3.4  1.4   na
5   5  2.0  1.5   na

预先感谢您的帮助!

Answer 1

可能是更好的方法，但由于这已经存在了一段时间了..

使用Pandas bool 索引来过滤dfc数据框而不是np.where()

def findGrid(dfp):  
    c = dfc[(dfp['x'] > dfc['minx']) &
            (dfp['x'] < dfc['maxx']) &
            (dfp['y'] > dfc['miny']) &
            (dfp['y'] < dfc['maxy'])].Code

    if len(c) == 0:        
        return None
    else:        
        return c.iat[0]

然后使用 pandas apply() 函数

dfp['GridCode'] = dfp.apply(findGrid,axis=1)

会产生这个

    Id  x   y   GridCode
0   0   1.5 1.5 1
1   1   1.1 1.1 1
2   2   2.2 2.2 2
3   3   1.3 1.3 1
4   4   3.4 1.4 NaN
5   5   2.0 1.5 NaN