通过坐标的熊猫数据框查找单元格中的点答案

【问题标题】：Find points in cells through pandas dataframes of coordinates通过坐标的熊猫数据框查找单元格中的点
【发布时间】：2015-02-12 09:20:17
【问题描述】：

在给定点坐标和单元格边界坐标的情况下，我必须通过两个 pandas 数据框找出哪些点位于方形单元格网格内。我正在调用 dfc 包含代码和单元格边界坐标的数据框（我简化了问题，在实际分析中，我有一个带有地理点和大量要检查的点的大网格）：

Code,minx,miny,maxx,maxy
01,0.0,0.0,2.0,2.0
02,2.0,2.0,3.0,3.0

和 dfp 包含 Id 和点坐标的数据框：

Id,x,y
0,1.5,1.5
1,1.1,1.1
2,2.2,2.2
3,1.3,1.3
4,3.4,1.4
5,2.0,1.5

现在我想执行一个搜索，在 dfc 数据帧中返回一个新列（称为“GridCode”），该列是该点所在的网格。单元格应该是完全平方的，所以我想通过以下方式进行分析：

a = np.where(
            (dfp['x'] > dfc['minx']) &
            (dfp['x'] < dfc['maxx']) &
            (dfp['y'] > dfc['miny']) &
            (dfp['y'] < dfc['maxy']),
            r2['Code'],
            'na')

避免数据帧上的多个循环。数据帧的长度不一样。生成的数据框应如下所示：

   Id    x    y GridCode
0   0  1.5  1.5   01
1   1  1.1  1.1   01
2   2  2.2  2.2   02
3   3  1.3  1.3   01
4   4  3.4  1.4   na
5   5  2.0  1.5   na

提前感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe points spatial-query

【解决方案1】：

可能是一个更好的方法，但因为这已经有一段时间了..

使用 Pandas 布尔索引过滤 dfc 数据帧而不是 np.where()

def findGrid(dfp):  
    c = dfc[(dfp['x'] > dfc['minx']) &
            (dfp['x'] < dfc['maxx']) &
            (dfp['y'] > dfc['miny']) &
            (dfp['y'] < dfc['maxy'])].Code

    if len(c) == 0:        
        return None
    else:        
        return c.iat[0]

然后使用 pandas 的 apply() 函数

dfp['GridCode'] = dfp.apply(findGrid,axis=1)

会产生这个

    Id  x   y   GridCode
0   0   1.5 1.5 1
1   1   1.1 1.1 1
2   2   2.2 2.2 2
3   3   1.3 1.3 1
4   4   3.4 1.4 NaN
5   5   2.0 1.5 NaN

【讨论】：