Gibt es eine Python-Option zum "Verbinden von Attributen nach Speicherort"?

Ich versuche, die Funktion auszuführen, die join attributes by locationim QGIS-Menü Vektor> Datenverwaltungstools zu finden ist. Ich suche eine Open Source Python Option dafür. Ich weiß, dass arcpy eine spatial joinFunktion hat, aber ich versuche dies außerhalb der ESRI-Umgebung durchzuführen.

Vielleicht möchten Sie einen Blick auf Shapely und Fiona werfen . Fiona ist ein Wrapper für gdal, der den Import und Export von räumlichen Dateien vereinfacht. Bietet formell Geometriefunktionen. Hier ist ein sehr einfaches Beispiel, um Ihnen die Idee zu geben. Es verknüpft Polygonattribute mit allen Punkten innerhalb dieses Polygons.

Die Beispieldaten, die ich verwendet habe, sind diese Polygone und diese Punkte .

import fiona
from shapely.geometry import shape
from copy import deepcopy

with fiona.open("planning_neighborhoods.shp", "r") as n: 

    with fiona.open("Schools_Private_Pt.shp", "r") as s:

        # create a schema for the attributes
        outSchema =  deepcopy(s.schema)
        outSchema['properties'].update(n.schema['properties'])

        with fiona.open ("Schools_withNbhd.shp", "w", s.driver, outSchema, s.crs) as output:

            for school in s: 
                for neighborhood in n:
                    # check if point is in polygon and set attribute
                    if shape(school['geometry']).within(shape(neighborhood['geometry'])):  
                        school['properties']['neighborho'] = neighborhood['properties']['neighborho'] 
                    # write out
                        output.write({                                 
                            'properties': school['properties'], 
                            'geometry': school['geometry']
                        })

Obwohl immer noch etwas rau an den Rändern, besonders wenn es um Dokumentation und Beispiele geht, sieht die Zukunft von Geopandas vielversprechend aus. Es kombiniert im Wesentlichen die Leistung von Pandas-Datenrahmen mit den räumlichen Fähigkeiten von Shapely.

Die gesuchte Funktion heißt sjoin

Stellen Sie sicher, dass Ihr Computer / Ihre Instanz über genügend Speicher verfügt, um den Vorgang auszuführen

import geopandas as gpd
import pandas as pd
import os

gdfLeft = gpd.read_file(os.path.join(PATH,INPUT_FILE_NAME_1))
gdfRight = gpd.read_file(os.path.join(PATH,INPUT_FILE_NAME_2))

gdfJoined = gpd.sjoin(gdfLeft, gdfRight, how="left", op='intersects')