如何通過python中的空間連接替換多邊形shapefile中的值

我從與單個 shapefile 中存在的其他多邊形的交集創建了多邊形：

所以這個 shapefile 的資料框由 4 行組成，具有不同的幾何形狀，每一行對應一個不同的交叉區域多邊形，因此每種顏色對應一行。在此資料框中，有一個“值”列，其中這些行的值顯示在相交多邊形的每個部分中。現在，在另一個 shapefile 中，我有一個點（標記為紅點），其中包含一個值。當覆寫在第一個 shapefile 的頂部時，我們現在看到了這一點，該點在空間上“包含”在 lavender 區域內：

我正在嘗試使用python和geopandas將紅點“空間連接”到薰衣草交叉區域，以便薰衣草交叉區域的當前23值被該點的19值替換，而其他交叉區域的值保持不變。

我一直在嘗試使用 geopandas 的空間連接功能來完成此操作，特別是該.sjoin()功能，但在這里有些困惑，因為當我嘗試將點空間連接到多邊形時，剩下的就是單個薰衣草相交區，而輸出資料框中缺少其他交叉區域（行）。我想這是因為空間連接只留下那些實際上“空間連接”的特征，盡管我想保留所有相交的區域多邊形，只是替換了預期的值。

到目前為止，我已經嘗試過：

point_in_poly = gpd.sjoin(intersected_polygons, point, how='inner', op='contains')

它只產生一個單行的地理資料框。如何增加我的空間連接代碼，以便為我提供所有相交多邊形的地理資料框，但僅將薰衣草交叉區域的“值”值替換為 19，因此四個多邊形行？

uj5u.com熱心網友回復：

• 您沒有提供樣本資料，因此在溶解時生成了 5 個多邊形會生成一個類似于您的影像的圓圈
• 簡單地sjoin(how="left")是為每個多邊形獲取行的基礎
• 然后只是fillna()來自多邊形值的點值

# sjoin and replace
gdf_merged = (
    gpd.sjoin(gdf_polys, gdf_point, how="left")
    .assign(value=lambda d: d["value_right"].fillna(d["value_left"]))
    .pipe(
        lambda d: d.drop(
            columns=[
                c for c in d.columns if c.endswith("_left") or c.endswith("_right")
            ]
        )
    )
)

形象化

模擬資料

gdf_polys

   value                                           geometry
0     23  POLYGON ((-0.10569 51.50166, -0.10708 51.50183...
1     44  POLYGON ((-0.13165 51.50222, -0.13026 51.50205...
2     65  POLYGON ((-0.11911 51.49384, -0.11885 51.49471...
3     77  POLYGON ((-0.11823 51.51004, -0.11849 51.50918...
4     88  POLYGON ((-0.11809 51.51004, -0.11793 51.50916...

gdf_point

   value                   geometry
0    200  POINT (-0.11119 51.50625)

結果

                                            geometry  value
0  POLYGON ((-0.10569 51.50166, -0.10708 51.50183... 200.00
1  POLYGON ((-0.13165 51.50222, -0.13026 51.50205...  44.00
2  POLYGON ((-0.11911 51.49384, -0.11885 51.49471...  65.00
3  POLYGON ((-0.11823 51.51004, -0.11849 51.50918...  77.00
4  POLYGON ((-0.11809 51.51004, -0.11793 51.50916...  88.00

完整代碼

import geopandas as gpd
import pandas as pd
from shapely.geometry import Point, MultiPolygon
import matplotlib.pyplot as plt

# construct some geometry that is similar to image
gdf = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path("naturalearth_cities")).loc[
    lambda d: d["name"].eq("London")
]

utm = gdf.estimate_utm_crs()
S = 1000

p = gdf.to_crs(utm)["geometry"].values[0]
geoms = [
    Point(p.x   x, p.y   y).buffer(S).intersection(p.buffer(S))
    for x, y in [[S, S], [-S, -S], [S, -S], [-S, S]]
]
geoms  = [p.buffer(S).difference(MultiPolygon(geoms))]

gdf_polys = gpd.GeoDataFrame(
    pd.DataFrame({"value": [23, 44, 65, 77, 88]}),
    geometry=geoms,
    crs=utm,
).to_crs(gdf.crs)

gdf_point = gpd.GeoDataFrame(
    pd.DataFrame({"value": [200]}),
    geometry=[Point(p.x   S // 2, p.y   S // 2)],
    crs=utm,
).to_crs(gdf.crs)


# sjoin and replace
gdf_merged = (
    gpd.sjoin(gdf_polys, gdf_point, how="left")
    .assign(value=lambda d: d["value_right"].fillna(d["value_left"]))
    .pipe(
        lambda d: d.drop(
            columns=[
                c for c in d.columns if c.endswith("_left") or c.endswith("_right")
            ]
        )
    )
)

# visualize
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
ax1 = gdf_polys.plot("value", ax=ax1)
gdf_polys.apply(
    lambda x: ax1.annotate(
        text=x["value"], xy=x.geometry.centroid.coords[0], ha="center", color="white"
    ),
    axis=1,
)
gdf_point.plot(ax=ax1, color="red")
ax2 = gdf_merged.plot("value", ax=ax2)
ax2.set_yticks([])
gdf_merged.apply(
    lambda x: ax2.annotate(
        text=x["value"], xy=x.geometry.centroid.coords[0], ha="center", color="white"
    ),
    axis=1,
)

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