在多边形geopandas列上循环时出错，in（）函数不起作用

Question

我有一个多边形的数据帧，并希望循环，以便创建一个新的列检查，如果一个特定的点在一个或多个多边形（因为它们不是排他性的）。我试图遵循geopandas的教程，但这似乎不起作用，因为所有的列都返回一个“假”。有人能指出我做错了什么吗？非常感谢。以防万一，文件quartier_paris.geojson是一个经典的Geojson文件，它是读没有问题（形状出现，我可以去所有quartiers.explore（）例如，看到地图上的所有多边形，我是100%肯定点在这些多边形内。文件的大小太大，无法下载，这是它的链接，以防万一https://parisdata.opendatasoft.com/explore/dataset/quartier_paris/download/?format=geojson

import pandas as pd
import geopandas
import os
import shapely
from shapely.geometry import Polygon, LineString, Point

quartiers = geopandas.read_file("quartier_paris.geojson")
p1 = Point(48.823, 2.30)  
quartiers["Match"] =quartiers["geometry"].apply(lambda x: p1.within(x))

Answer 1

• 你的点不在任何几何中。此外，您还转置了经度和纬度
• 当换位时，它在几何的矩形边界内
• 下面的代码显示测试和绘图映射框来演示

import requests
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon, LineString, Point, box
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

res = requests.get(
    "https://parisdata.opendatasoft.com/explore/dataset/quartier_paris/download/?format=geojson&timezone=Europe/Berlin&lang=fr"
)
gdf = gpd.GeoDataFrame.from_features(res.json())
p1 = Point(48.823, 2.30)
p2 = Point(2.30, 48.823)

print(
    f"""
p1 in total bounds: {p1.within(box(*gdf.total_bounds))}
p2 in total bounds: {p2.within(box(*gdf.total_bounds))}
p2 in any geometry: gdf["geometry"].apply(lambda g: p2.within(g)).any()
"""
)

px.scatter_mapbox(lon=[p2.x], lat=[p2.y]).update_layout(
    mapbox={
        "style": "carto-positron",
        "zoom": 10,
        "layers": [
            {"source": gdf["geometry"].__geo_interface__, "type": "line"},
            {
                "source": gdf["geometry"]
                .apply(lambda g: box(*g.bounds))
                .__geo_interface__,
                "type": "line",
                "color": "skyblue",
            },
            {
                "source": box(*gdf.total_bounds).__geo_interface__,
                "type": "line",
                "color": "blue",
            },
        ],
    },
    margin={"l": 0, "r": 0, "t": 0, "b": 0},
).update_traces(marker_size=20)