Convertir un DataFrame pandas en un GeoDataFrame

Cela semble être une question assez simple, mais je ne vois pas comment convertir un pandas DataFrame en GeoDataFrame pour une jointure spatiale.

Voici un exemple de l'utilisation de mes données df.head():

    Date/Time           Lat       Lon       ID
0   4/1/2014 0:11:00    40.7690   -73.9549  140
1   4/1/2014 0:17:00    40.7267   -74.0345  NaN

En fait, ce cadre de données a été créé à partir d’un fichier CSV. Par conséquent, s’il est plus facile de lire le fichier CSV directement en tant que GeoDataFrame, c’est très bien aussi.

Convertissez d'abord le contenu (par exemple Lat, les Loncolonnes) du DataFrame en géométries Shapely appropriées , puis utilisez-les avec le DataFrame d'origine pour créer un GeoDataFrame.

from geopandas import GeoDataFrame
from shapely.geometry import Point

geometry = [Point(xy) for xy in zip(df.Lon, df.Lat)]
df = df.drop(['Lon', 'Lat'], axis=1)
crs = {'init': 'epsg:4326'}
gdf = GeoDataFrame(df, crs=crs, geometry=geometry)

Résultat:

    Date/Time           ID      geometry
0   4/1/2014 0:11:00    140     POINT (-73.95489999999999 40.769)
1   4/1/2014 0:17:00    NaN     POINT (-74.03449999999999 40.7267)

Comme les géométries sont souvent au format WKT, j'ai pensé inclure un exemple pour ce cas également:

import geopandas as gpd
import shapely.wkt

geometry = df['wktcolumn'].map(shapely.wkt.loads)
df = df.drop('wktcolumn', axis=1)
crs = {'init': 'epsg:4326'}
gdf = gpd.GeoDataFrame(df, crs=crs, geometry=geometry)

Une ligne! De plus, des indicateurs de performance pour les utilisateurs de Big Data.

Soit a pandas.DataFramequi a x longitude et y latitude comme suit:

df.head()
x   y
0   229.617902  -73.133816
1   229.611157  -73.141299
2   229.609825  -73.142795
3   229.607159  -73.145782
4   229.605825  -73.147274

Convertissons le pandas.DataFrameen un geopandas.GeoDataFramecomme suit:

Importations de bibliothèques et améliorations rapides :

import geopandas as gpd
import shapely
shapely.speedups.enable() # enabled by default from version 1.6.0

Code + temps de référence sur un jeu de données de test que j'ai traîné:

#Martin's original version:
#%timeit 1.87 s ± 7.03 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
gdf = gpd.GeoDataFrame(df.drop(['x', 'y'], axis=1),
                                crs={'init': 'epsg:4326'},
                                geometry=[shapely.geometry.Point(xy) for xy in zip(df.x, df.y)])



#Pandas apply method
#%timeit 8.59 s ± 60.6 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
gdf = gpd.GeoDataFrame(df.drop(['x', 'y'], axis=1),
                       crs={'init': 'epsg:4326'},
                       geometry=df.apply(lambda row: shapely.geometry.Point((row.x, row.y)), axis=1))

L'utilisation pandas.applyest étonnamment lente, mais peut être mieux adaptée à d'autres flux de travail (par exemple, sur des jeux de données plus volumineux utilisant la bibliothèque de masques):

Crédits à:

• Créer un fichier de formes à partir de données Pandas? (pour la méthode d'application des pandas)
• Accélérez point par ligne dans le polygone avec Geopandas (pour l'indice d'accélération)

Quelques références de Work-In-Progress (à partir de 2017) pour la gestion de grands daskensembles de données:

• http://matthewrocklin.com/blog/work/2017/09/21/accelerating-geopandas-1
• https://github.com/geopandas/geopandas/issues/461
• https://github.com/mrocklin/dask-geopandas