将geopandasgeodataframe转换为pandasdataframe的最有效方法是什么？以下是我使用的方法，是否有另一种方法更有效或通常不会产生错误？importgeopandasasgpdimportpandasaspd#assumingIhaveashapefilenamedshp1.shpgdf1=gpd.read_file('shp1.shp')#thenfortheconversion,Idropthelastcolumn(geometry)andspecifythecolumnnamesforthenewdfdf1=pd.DataFrame(gdf1.iloc[

我希望我的问题不是荒谬的，因为令人惊讶的是，这个问题显然还没有真正被问过(据我所知)在流行的网站上。情况是我有几个csv文件，总共包含超过1个Mio观测值。每个观察结果都包含一个邮政地址。我计划将所有文件读入单个GeoDataFrame，对地址进行地理编码，在给定shapefile的情况下执行空间连接，并为每一行保存来自多边形的一些信息。很标准，我想。这是一次性数据清理过程的一部分。我的目标是用这个最终数据集建立一个数据库。这是因为它允许我很容易地共享和搜索数据，例如。在网站上绘制一些观察结果。此外，它还可以很容易地根据某些标准选择观察结果，然后进行一些分析。我的问题是，将GeoDat

我在将以下包含GIS数据(https://data.cityofnewyork.us/resource/5rqd-h5ci.json)的JSON加载到GeoDataFrame时遇到困难。当我尝试设置几何体时，以下代码失败。importrequestsimportgeopandasasgpddata=requests.get("https://data.cityofnewyork.us/resource/5rqd-h5ci.json")gdf=gpd.GeoDataFrame(data.json())gdf=gdf.set_geometry('the_geom')gdf.head()

Howto(smartly)loopoverallpointsinaGeoDataframeandlookatnearestneighbours我有一个大(O(10^6)行)数据集(带有值的点)，我需要对所有点执行以下操作：在预定义的半径内找到最近的3个点。计算这三个点的关联值的平均值。将平均值保存到我正在查看的点"非矢量化"方法是简单地遍历所有点...对于所有点，然后应用逻辑。然而，这扩展性很差。我已经包含了一个玩具示例，它可以满足我的需求。我已经考虑过的想法是：使用shapely.ops.nearest_points:然而，这似乎只返回一个最近的点。围绕每个单独的点进行缓冲并与原始GeoD

Howto(smartly)loopoverallpointsinaGeoDataframeandlookatnearestneighbours我有一个大(O(10^6)行)数据集(带有值的点)，我需要对所有点执行以下操作：在预定义的半径内找到最近的3个点。计算这三个点的关联值的平均值。将平均值保存到我正在查看的点"非矢量化"方法是简单地遍历所有点...对于所有点，然后应用逻辑。然而，这扩展性很差。我已经包含了一个玩具示例，它可以满足我的需求。我已经考虑过的想法是：使用shapely.ops.nearest_points:然而，这似乎只返回一个最近的点。围绕每个单独的点进行缓冲并与原始GeoD