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python - 需要使用两列纬度和经度合并两个 Pandas 数据框

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 21:43:09 27 4
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这是我的数据框#1:带有纬度和经度的城市名称

df1 = {"city":['delhi','new york','london','paris','chennai'],"lat":[12.23,22.444,23.233,45.32,34.22],"long":[11.22,22.332,34.23,55.23,24.22]

这是数据框#2:带有纬度和经度的国家/地区名称

df2 = pd.DataFrame({"country":['India','US','UK','France','India'],"lat":[12.13,22.54,22.33,45.32,34.22],"long":[11.12,22.132,34.23,54.23,24.22]})

我需要匹配经纬度这两列来合并这两个表。问题是纬度和经度不完全匹配,值是 + 或 - 0.1 或 0.2。 (如果匹配我可以使用 pd.merge 选项)纬度和经度在这里不是真实的。只是一个例子

预期结果:

result = pd.DataFrame({"city":['delhi','new york','london','paris','chennai'],"country":['India','US','UK','France','India'],"lat":[12.13,22.54,22.33,45.32,34.22],"long":[11.12,22.132,34.23,54.23,24.22]})

合并这些表的最佳方法是什么?

最佳答案

Geopandas可以在这里使用。

如果您将国家边界设置为多边形,则可以使用 spacial joins .

在您的问题中,您将国家简化为单点,这可能不是最好的表示。

文档中的示例:

在空间连接中,两个几何对象根据彼此的空间关系进行合并。

# One GeoDataFrame of countries, one of Cities.
# Want to merge so we can get each city's country.
In [11]: countries.head()
Out[11]:


geometry country
0 MULTIPOLYGON (((180.000000000 -16.067132664, 1... Fiji
1 POLYGON ((33.903711197 -0.950000000, 34.072620... Tanzania
2 POLYGON ((-8.665589565 27.656425890, -8.665124... W. Sahara
3 MULTIPOLYGON (((-122.840000000 49.000000000, -... Canada
4 MULTIPOLYGON (((-122.840000000 49.000000000, -... United States of America

In [12]: cities.head()
Out[12]:
name geometry
0 Vatican City POINT (12.453386545 41.903282180)
1 San Marino POINT (12.441770158 43.936095835)
2 Vaduz POINT (9.516669473 47.133723774)
3 Luxembourg POINT (6.130002806 49.611660379)
4 Palikir POINT (158.149974324 6.916643696)

# Execute spatial join
In [13]: cities_with_country = geopandas.sjoin(cities, countries, how="inner", op='intersects')

In [14]: cities_with_country.head()
Out[14]:
name geometry index_right country
0 Vatican City POINT (12.453386545 41.903282180) 141 Italy
1 San Marino POINT (12.441770158 43.936095835) 141 Italy
192 Rome POINT (12.481312563 41.897901485) 141 Italy
2 Vaduz POINT (9.516669473 47.133723774) 114 Austria
184 Vienna POINT (16.364693097 48.201961137) 114 Austria

如果您没有代表国家的多边形,则需要将代表每个国家的点扩展到一个区域。您可以使用 buffer 执行此操作Shapely 中的方法将点延伸到给定距离的区域:

Point(0, 0).buffer(10.0),

假设坐标为 [0,0] 且距离为 10.0

关于python - 需要使用两列纬度和经度合并两个 Pandas 数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61054037/

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