如何根据点坐标对 geopandas 数据框进行子集化？
How to subset geopandas dataframe based upon coordinates of points?
我想根据一列点的第一个坐标值（即 x 值）对 geopandas 数据框进行子集化。
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
gdf = gpd.GeoDataFrame([Point((0,0)), Point((4,2)),Point((2,4))])
gdf.columns = ['points']
所以，根据上述数据，我想检查第一个坐标是否大于 3（例如），这样 return 一个 [False, True, False] 的数组，这样我就可以子集原始数据框。
要检查 x 坐标是否大于 3，您可以使用 apply 从点中提取坐标：
gdf[gdf.points.apply(lambda p: p.x) > 3]
我想根据一列点的第一个坐标值（即 x 值）对 geopandas 数据框进行子集化。
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
gdf = gpd.GeoDataFrame([Point((0,0)), Point((4,2)),Point((2,4))])
gdf.columns = ['points']
所以，根据上述数据，我想检查第一个坐标是否大于 3（例如），这样 return 一个 [False, True, False] 的数组，这样我就可以子集原始数据框。
要检查 x 坐标是否大于 3，您可以使用 apply 从点中提取坐标：
gdf[gdf.points.apply(lambda p: p.x) > 3]