我有一个数据框是由两个Geopandas.GeoDataFrame对象之间的空间连接产生的。
由于与目标要素重叠的项不止一个,因此行已重复,因此每一行都具有来自每个重叠实体的继承信息。为了模拟这种情况,我们可以运行以下行:
world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
cities = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_cities'))
cities = cities[['geometry', 'name']]
cities = cities.rename(columns={'name':'City'})
countries_with_city = geopandas.sjoin(world, cities, how="inner", op='intersects')
我正在尝试在世界地理框架中生成一个新列,其中包含长度为0.1或+1的列表,每个国家的所有重叠城市的属性均为"City"
。为此,我到目前为止已经写了:
for country in world.index:
subset_countries = countries_with_city.loc[countries_with_city.index==world.loc[country, "name"]]
a = subset_countries["City"].tolist()
list_of_names = list(subset_countries["City"])
world[list_of_names]=list_of_names
但是,当我运行此代码时,我陷入了a = subset_countries["City"].tolist()
行。我得到的错误是'str' object has no attribute 'tolist'
。
根据我的测试和调查,似乎我收到了此错误,因为第一个国家[countries_with_city.loc[countries_with_city.index==world.loc[1, "name"]]
]里面只有一个城市。因此,当我对数据帧进行切片时,实际上只有index = 1的一行使结果成为字符串,而不是随后可以列出的数据帧。
有没有一种简单易用的方法可以使代码在任何情况下都能正常工作? (当有0、1和许多城市时)。目的是生成一个城市名称列表,然后将其写入世界数据框中。
我正在使用python 3
答案 0 :(得分:1)
如果我对您的理解正确,一种方法是建立从国家名称到城市名称列表的映射:
# Build a Series with index=countries, values=cities
country2city = countries_with_city.groupby('name')['City'].agg(lambda x: list(x))
# Use the mapping on the name column of the world DataFrame
world['city_list'] = world['name'].map(county)
# Peek at a nontrivial part of the result
world.drop('geometry', axis=1).tail()
pop_est continent name iso_a3 gdp_md_est city_list
172 218519.0 Oceania Vanuatu VUT 988.5 NaN
173 23822783.0 Asia Yemen YEM 55280.0 [Sanaa]
174 49052489.0 Africa South Africa ZAF 491000.0 [Cape Town, Bloemfontein, Johannesburg, Pretoria]
175 11862740.0 Africa Zambia ZMB 17500.0 [Lusaka]
176 12619600.0 Africa Zimbabwe ZWE 9323.0 [Harare]
如果您打算立即打印城市列表,则可以将每个列表中的字符串连接起来以删除方括号:
world['city_str'] = world['city_list'].apply(lambda x: ', '.join(c for c in x)
if x is not np.nan else None)
# Sanity-check result
world.filter(like='city').tail()
city_list city_str
172 NaN None
173 [Sanaa] Sanaa
174 [Cape Town, Bloemfontein, Johannesburg, Pretoria] Cape Town, Bloemfontein, Johannesburg, Pretoria
175 [Lusaka] Lusaka
176 [Harare] Harare