geopandas query

GeoPandas是一个基于Python的数据分析库，它将地理空间数据结构与Pandas DataFrame结合在一起，使得地理数据分析更加方便。其中的`query()`函数类似于Pandas中的查询方法，用于根据指定的条件对GeoDataFrame进行筛选。

使用`query()`，你可以根据地理位置、属性字段等信息过滤出满足特定条件的几何对象（如点、线、面）。例如：

import geopandas as gpd

# 假设df是GeoDataFrame，包含 geometry 和 column_name 字段
filtered_df = df.query("column_name > 0 and geometry.intersects(some_shape)")

# some_shape 可能是一个几何对象，比如Polygon或LineString

这个函数会返回一个新的GeoDataFrame，只包含那些`column_name`值大于0并且其几何对象与`some_shape`有交集的行。

相关问题

python geopandas根据属性值筛选

你可以使用 `geopandas` 的 `query` 方法来根据属性值筛选：

假设你有一个名为 `gdf` 的 `GeoDataFrame`，其中包含一个名为 `column_name` 的属性列，你可以使用以下代码来筛选符合条件的行：

filtered_gdf = gdf.query('column_name == "desired_value"')

其中，`desired_value` 是你想要筛选出来的属性值。如果你想要筛选多个属性值，你可以使用 `in` 关键字，例如：

filtered_gdf = gdf.query('column_name in ["desired_value1", "desired_value2"]')

你还可以使用其他比较运算符，例如大于、小于、不等于等等。例如，你可以使用以下代码筛选列 `column_name` 中小于等于 10 的行：

filtered_gdf = gdf.query('column_name <= 10')

geopandas对矢量数据进行空间查询的方法

geopandas是一个基于pandas的地理空间数据处理库，可以方便地对矢量进行空间查询。下面介绍几种常用的空间查询方法：

1. 空间交集查询：使用`intersection()`方法可以查询两个GeoDataFrame中相交的几何对象。

import geopandas as gpd

gdf1 = gpd.read_file('data1.shp')
gdf2 = gpd.read_file('data2.shp')

result = gpd.overlay(gdf1, gdf2, how='intersection')

2. 包含关系查询：使用`within()`方法可以查询一个GeoDataFrame中被另一个GeoDataFrame包含的几何对象。

import geopandas as gpd

gdf1 = gpd.read_file('data1.shp')
gdf2 = gpd.read_file('data2.shp')

result = gdf1[gdf1.within(gdf2)]

3. 距离查询：使用`distance()`方法可以查询一个GeoDataFrame中距离另一个GeoDataFrame一定距离范围内的几何对象。

import geopandas as gpd

gdf1 = gpd.read_file('data1.shp')
gdf2 = gpd.read_file('data2.shp')

result = gdf1[gdf1.distance(gdf2.geometry[0]) < 1000] # 查询距离data2中第一个几何对象不超过1000的几何对象

4. 覆盖查询：使用`sindex`方法可以对GeoDataFrame建立空间索引，之后可以使用`query()`方法进行覆盖查询。

import geopandas as gpd

gdf1 = gpd.read_file('data1.shp')
gdf2 = gpd.read_file('data2.shp')

sindex = gdf2.sindex
result = gdf1.query('index_right in @sindex') # 查询与data2有交集的几何对象

这些方法可以组合使用，根据具体的需求进行空间查询。