Nếu bạn có các tệp dữ liệu lớn, tôi đã thấy phương pháp scipychỉ mục không gian cKDTree đó .querytrả về kết quả rất nhanh cho các tìm kiếm lân cận gần nhất. Vì nó sử dụng một chỉ mục không gian, nên các lệnh có độ lớn nhanh hơn so với việc lặp qua khung dữ liệu và sau đó tìm tối thiểu của tất cả các khoảng cách. Nó cũng nhanh hơn so với việc sử dụng shapely nearest_pointsvới RTree (phương pháp chỉ mục không gian có sẵn thông qua geopandas) vì cKDTree cho phép bạn vector hóa tìm kiếm của mình trong khi phương pháp khác thì không.
Đây là một hàm trợ giúp sẽ trả về khoảng cách và 'Tên' của hàng xóm gần nhất gpd2từ mỗi điểm trong gpd1. Nó giả sử cả hai gdf đều có một geometrycột (điểm).
import geopandas as gpd
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.spatial import cKDTree
from shapely.geometry import Point
gpd1 = gpd.GeoDataFrame([['John', 1, Point(1, 1)], ['Smith', 1, Point(2, 2)],
['Soap', 1, Point(0, 2)]],
columns=['Name', 'ID', 'geometry'])
gpd2 = gpd.GeoDataFrame([['Work', Point(0, 1.1)], ['Shops', Point(2.5, 2)],
['Home', Point(1, 1.1)]],
columns=['Place', 'geometry'])
def ckdnearest(gdA, gdB):
nA = np.array(list(zip(gdA.geometry.x, gdA.geometry.y)) )
nB = np.array(list(zip(gdB.geometry.x, gdB.geometry.y)) )
btree = cKDTree(nB)
dist, idx = btree.query(nA, k=1)
gdf = pd.concat(
[gdA, gdB.loc[idx, gdB.columns != 'geometry'].reset_index(),
pd.Series(dist, name='dist')], axis=1)
return gdf
ckdnearest(gpd1, gpd2)
Và nếu bạn muốn tìm điểm gần nhất với LineString, đây là một ví dụ hoạt động đầy đủ:
import itertools
from operator import itemgetter
import geopandas as gpd
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.spatial import cKDTree
from shapely.geometry import Point, LineString
gpd1 = gpd.GeoDataFrame([['John', 1, Point(1, 1)],
['Smith', 1, Point(2, 2)],
['Soap', 1, Point(0, 2)]],
columns=['Name', 'ID', 'geometry'])
gpd2 = gpd.GeoDataFrame([['Work', LineString([Point(100, 0), Point(100, 1)])],
['Shops', LineString([Point(101, 0), Point(101, 1), Point(102, 3)])],
['Home', LineString([Point(101, 0), Point(102, 1)])]],
columns=['Place', 'geometry'])
def ckdnearest(gdfA, gdfB, gdfB_cols=['Place']):
A = np.concatenate(
[np.array(geom.coords) for geom in gdfA.geometry.to_list()])
B = [np.array(geom.coords) for geom in gdfB.geometry.to_list()]
B_ix = tuple(itertools.chain.from_iterable(
[itertools.repeat(i, x) for i, x in enumerate(list(map(len, B)))]))
B = np.concatenate(B)
ckd_tree = cKDTree(B)
dist, idx = ckd_tree.query(A, k=1)
idx = itemgetter(*idx)(B_ix)
gdf = pd.concat(
[gdfA, gdfB.loc[idx, gdfB_cols].reset_index(drop=True),
pd.Series(dist, name='dist')], axis=1)
return gdf
c = ckdnearest(gpd1, gpd2)