Question

这无疑是一个“看不见树木”的时刻。我一直盯着这段代码一个小时，看不出我做错了什么。我知道它正盯着我，但我却看不到它！

我正在尝试使用Python在两个地理坐标系之间进行转换。

我有经度（x轴）和纬度（y轴）值，想要转换为OSGB 1936.对于单点，我可以执行以下操作：

import numpy as np
import pandas as pd
import shapefile
import pyproj

inProj = pyproj.Proj(init='epsg:4326')
outProj = pyproj.Proj(init='epsg:27700')

x1,y1 = (-2.772048, 53.364265)

x2,y2 = pyproj.transform(inProj,outProj,x1,y1)

print(x1,y1)
print(x2,y2)

这会产生以下结果：

-2.772048 53.364265
348721.01039783185 385543.95241055806

这似乎是合理的，并建议将经度-2.772048转换为348721.0103978的坐标。

事实上，我想在Pandas数据帧中这样做。数据框包含包含经度和纬度的列，我想添加两个包含转换坐标的列（称为newLong和newLat）。

示例数据框可能是：

    latitude  longitude
0  53.364265  -2.772048
1  53.632481  -2.816242
2  53.644596  -2.970592

我写的代码是：

import numpy as np
import pandas as pd
import shapefile
import pyproj

inProj = pyproj.Proj(init='epsg:4326')
outProj = pyproj.Proj(init='epsg:27700')

df = pd.DataFrame({'longitude':[-2.772048,-2.816242,-2.970592],'latitude':[53.364265,53.632481,53.644596]})

def convertCoords(row):
    x2,y2 = pyproj.transform(inProj,outProj,row['longitude'],row['latitude'])
    return pd.Series({'newLong':x2,'newLat':y2})

df[['newLong','newLat']] = df.apply(convertCoords,axis=1)

print(df)

产生：

    latitude  longitude        newLong         newLat
0  53.364265  -2.772048  385543.952411  348721.010398
1  53.632481  -2.816242  415416.003113  346121.990302
2  53.644596  -2.970592  416892.024217  335933.971216

但现在看来newLong和newLat值已经混淆了（与上面显示的单点转换结果相比）。

我在哪里划线以产生这个结果？（如果它完全明显，我道歉！）

Answer 1

执行df[['newLong','newLat']] = df.apply(convertCoords,axis=1)时，您正在为df.apply输出的列编制索引。但是，列顺序是任意的，因为您的系列是使用字典（本质上是无序的）定义的。

您可以选择退回具有固定列排序的系列：

return pd.Series([x2, y2])

或者，如果您希望标记convertCoords输出，则可以使用.join来组合结果：

return pd.Series({'newLong':x2,'newLat':y2})
...
df = df.join(df.apply(convertCoords, axis=1))

Answer 2

请注意，transform的{{1}}函数也接受pyproj，这在涉及数据帧时非常有用，并且比使用arrays函数要快得多

lambda

使用Pandas数据帧中的pyproj在投影之间转换

2 个答案: