需要使用两列纬度和经度合并两个 pandas 数据框

Question

这是我的数据框#1：带有纬度和经度的城市名称

df1 = {"city":['delhi','new york','london','paris','chennai'],"lat":[12.23,22.444,23.233,45.32,34.22],"long":[11.22,22.332,34.23,55.23,24.22]

这是数据框#2：带纬度和经度的国家/地区名称

df2 = pd.DataFrame({"country":['India','US','UK','France','India'],"lat":[12.13,22.54,22.33,45.32,34.22],"long":[11.12,22.132,34.23,54.23,24.22]})

我需要匹配经纬度这两列来合并这两个表。问题是纬度和经度不完全匹配，值是 + 或 - 0.1 或 0.2。（如果匹配我可以使用 pd.merge 选项） 纬度和经度在这里不是真实的。举个例子

预期结果：

result = pd.DataFrame({"city":['delhi','new york','london','paris','chennai'],"country":['India','US','UK','France','India'],"lat":[12.13,22.54,22.33,45.32,34.22],"long":[11.12,22.132,34.23,54.23,24.22]})

合并这些表的最佳方法是什么？

Answer 1

交叉合并示例：

(df1.assign(dummy=1)
    .merge(df2.assign(dummy=1),on='dummy')
    .query('abs(lat_x-lat_y)<=0.1 and abs(long_x-long_y)<=0.2')
    .drop('dummy', axis=1)
)

输出：

        city   lat_x  long_x country  lat_y  long_y
0      delhi  12.230  11.220   India  12.13  11.120
6   new york  22.444  22.332      US  22.54  22.132
24   chennai  34.220  24.220   India  34.22  24.220

Answer 2

Geopandas 可以用在这里。

如果你有国家边界作为多边形，你可以使用spacial joins。

在您的问题中，您将国家/地区缩减为单点，这可能不是最好的代表。

文档中的示例：

在空间连接中，两个几何对象根据彼此的空间关系合并。

# One GeoDataFrame of countries, one of Cities.
# Want to merge so we can get each city's country.
In [11]: countries.head()
Out[11]: 


                                           geometry                   country
0  MULTIPOLYGON (((180.000000000 -16.067132664, 1...                      Fiji
1  POLYGON ((33.903711197 -0.950000000, 34.072620...                  Tanzania
2  POLYGON ((-8.665589565 27.656425890, -8.665124...                 W. Sahara
3  MULTIPOLYGON (((-122.840000000 49.000000000, -...                    Canada
4  MULTIPOLYGON (((-122.840000000 49.000000000, -...  United States of America

In [12]: cities.head()
Out[12]: 
           name                           geometry
0  Vatican City  POINT (12.453386545 41.903282180)
1    San Marino  POINT (12.441770158 43.936095835)
2         Vaduz   POINT (9.516669473 47.133723774)
3    Luxembourg   POINT (6.130002806 49.611660379)
4       Palikir  POINT (158.149974324 6.916643696)

# Execute spatial join
In [13]: cities_with_country = geopandas.sjoin(cities, countries, how="inner", op='intersects')

In [14]: cities_with_country.head()
Out[14]: 
             name                           geometry  index_right  country
0    Vatican City  POINT (12.453386545 41.903282180)          141    Italy
1      San Marino  POINT (12.441770158 43.936095835)          141    Italy
192          Rome  POINT (12.481312563 41.897901485)          141    Italy
2           Vaduz   POINT (9.516669473 47.133723774)          114  Austria
184        Vienna  POINT (16.364693097 48.201961137)          114  Austria

如果您没有代表国家的多边形，则需要将代表每个国家的点延伸到一个区域。您可以使用 buffer method in Shapely 将点延伸到给定距离的区域来执行此操作：

Point(0, 0).buffer(10.0),

假设坐标 [0,0] 处的点和距离 10.0.

需要使用两列纬度和经度合并两个 pandas 数据框

Need to merge two pandas dataframe using two columns latitude and longitude

python

merge

latitude-longitude

pandas