如何将两个坐标列转换为一列 Shapely 点答案

【问题标题】：How to convert two coordinate columns to a column of Shapely points如何将两个坐标列转换为一列 Shapely 点
【发布时间】：2020-04-12 20:21:48
【问题描述】：

我正在尝试对整个列执行操作，但出现类型错误，我想创建一个包含 Shapely Point 的列：

crime_df = crime_df[crime_df['Latitude'].notna()]
crime_df = crime_df[crime_df['Longitude'].notna()]

crime_df['Longitude'] = crime_df['Longitude'].astype(float)
crime_df['Latitude'] = crime_df['Latitude'].astype(float)

print (crime_df['Longitude'])
print (crime_df['Latitude'])

crime_df['point'] = Point(crime_df['Longitude'], crime_df['Latitude'])

输出：

18626    -87.647379
Name: Longitude, Length: 222, dtype: float64

18626    41.781100
Name: Latitude, Length: 222, dtype: float64

TypeError: cannot convert the series to <class 'float'>

【问题讨论】：

标签： python pandas point shapely

【解决方案1】：

我认为您需要分别处理每个点，因此需要 DataFrame.apply 和 lambda 函数：

crime_df['point'] = crime_df.apply(lambda x: Point(x['Longitude'], x['Latitude'], axis=1)

或者感谢@N。沃达：

crime_df["point"] = crime_df[["Longitude", "Latitude"]].apply(Point, axis=1)

或者列表理解替代方案是：

crime_df['point'] = [Point(lon, lat) 
                                 for lon, lat in crime_df[['Longitude','Latitude']].values]

编辑：我认为对于矢量化方式可以使用geopandas.points_from_xy，例如：

gdf = geopandas.GeoDataFrame(df,geometry=geopandas.points_from_xy(df.Longitude,df.Latitude))

【讨论】：

啊 - 我试图对过程进行矢量化以加快速度，在这种情况下不可能吗？
这可以做得更干净一点，如下所示：crime_df["point"] = crime_df[["Longitude", "Latitude"]].apply(Point, axis=1)，因为 __init__ 已经可以调用，并且 Shapely Point understands sequences :)。
@TomSelleck - 我认为问题是Point 不可能以这种方式创建。我找到了另一种方式，编辑了答案。
IIUC，如果安装了 PyGEOS，最后一个选项应该会更快。否则，它只是一个简单的列表理解。请参阅 source code 和 note on the optional PyGEOS dependency in the docs。