如何正确重新投影具有多个几何列的数据框？答案

【问题标题】：How do I correctly reproject a geodataframe with multiple geometry colums?如何正确重新投影具有多个几何列的数据框？
【发布时间】：2020-02-22 06:16:19
【问题描述】：

在the geopandas documentation 中是这样说的

GeoDataFrame 还可能包含其他具有几何（形状）对象的列，但一次只能有一列是活动几何。要更改哪一列是活动几何列，请使用set_geometry 方法。

如果目标是灵活地将这些不同列中的几何数据重新投影到一个或多个其他坐标参考系统，我想知道如何使用这样的 GeoDataFrame。这是我尝试过的。

第一次尝试

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

crs_lonlat = 'epsg:4326'        #geometries entered in this crs (lon, lat in degrees)
crs_new = 'epsg:3395'           #geometries needed in (among others) this crs
gdf = gpd.GeoDataFrame(crs=crs_lonlat)      
gdf['geom1'] = [Point(9,53), Point(9,54)]     
gdf['geom2'] = [Point(8,63), Point(8,64)]

#Working: setting geometry and reprojecting for first time.
gdf = gdf.set_geometry('geom1')
gdf = gdf.to_crs(crs_new)   #geom1 is reprojected to crs_new, geom2 still in crs_lonlat
gdf
Out: 
                             geom1          geom2
0  POINT (1001875.417 6948849.385)  POINT (8 63)
1  POINT (1001875.417 7135562.568)  POINT (8 64)

gdf.crs
Out: 'epsg:3395'

到目前为止，一切都很好。如果我想将 geom2 设置为几何列并重新投影该列，事情就会出轨：

#Not working: setting geometry and reprojecting for second time.
gdf = gdf.set_geometry('geom2')     #still in crs_lonlat...
gdf.crs                             #...but this still says crs_new...
Out: 'epsg:3395'

gdf = gdf.to_crs(crs_new)           #...so this doesn't do anything! (geom2 unchanged)
gdf
Out: 
                             geom1                      geom2
0  POINT (1001875.417 6948849.385)  POINT (8.00000 63.00000)
1  POINT (1001875.417 7135562.568)  POINT (8.00000 64.00000)

好的，所以，显然，gdf 的 .crs 属性在更改用作几何图形的列时不会重置为其原始值 - 看起来，crs 没有为各个列存储。如果是这种情况，我看到对此数据框使用重新投影的唯一方法是回溯：开始->选择列作为几何图形->将gdf重新投影到crs_new->使用/可视化/...->将 gdf 重新投影回 crs_lonlat --> goto start。如果我想在一个图中可视化两列，这将不可用。

第二次尝试

我的第二次尝试是将crs 与每一列分开存储，方法是将上面脚本中的相应行更改为：

gdf = gpd.GeoDataFrame()
gdf['geom1'] = gpd.GeoSeries([Point(9,53), Point(9,54)], crs=crs_lonlat)
gdf['geom2'] = gpd.GeoSeries([Point(8,63), Point(8,64)], crs=crs_lonlat)

然而，很快就很清楚，虽然初始化为GeoSeries，但这些列是正常的pandasSeries，并且没有.crs 属性，就像GeoSeries 一样：

gdf['geom1'].crs
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'crs'

s = gpd.GeoSeries([Point(9,53), Point(9,54)], crs=crs_lonlat)
s.crs
Out: 'epsg:4326'

这里有什么我遗漏的吗？

是唯一的解决方案，事先决定“最终”crs - 并在添加列之前进行所有重新投影？就这样……

gdf = gpd.GeoDataFrame(crs=crs_new)
gdf['geom1'] = gpd.GeoSeries([Point(9,53), Point(9,54)], crs=crs_lonlat).to_crs(crs_new)
gdf['geom2'] = gpd.GeoSeries([Point(8,63), Point(8,64)], crs=crs_lonlat).to_crs(crs_new)
#no more reprojecting done/necessary/possible! :/

...然后，当需要另一个 crs 时，从头开始重建整个 gdf？这不可能是预期的使用方式。

【问题讨论】：

标签： python geopandas reprojection-error

【解决方案1】：

很遗憾，目前无法实现所需的行为。由于软件包的限制，geopandas 目前不支持此用例，如this issue in the github repo 所示。

我的解决方法是根本不使用GeoDataFrame，而是将普通pandasDataFrame 用于非匀称数据，与几个单独的geopandasGeoSeries 用于匀称几何数据. GeoSeries 每个都有自己的 crs，可以在必要时正确重新投影。

【讨论】：