在GeoDataFrame中具有多个几何列是不正确的做法吗？

Question

我正在尝试创建每行2个邮政编码的GeoDataFrame，我想比较它们之间的距离。我列出了大约220个邮政编码，并对它们进行了itertools组合以获取所有组合，然后将元组解压缩为两列

code_combo = list(itertools.combinations(df_with_all_zip_codes['code'], 2))
df_distance_ctr = pd.DataFrame(code_combo, columns=['first_code','second_code'])

然后，我进行了一些标准的大熊猫合并和列重命名，以将原始地理数据框中的多边形/几何列添加到这个新列中，就在各个邮政编码列旁边。问题是，即使在1.）尝试将数据框转换为地理数据框-AttributeError：尚无几何数据集，2。）应用wkt之后，我似乎也无法将多边形列读取为几何图形.loads到几何列-AttributeError：'MultiPolygon'对象没有属性'encode'。我试图寻找一种将系列转换为地理系列的方法，但是在SO或文档上都找不到。谁能指出我可能会出问题的地方？

Answer 1

[在__init__处查看GeoDataFrame的https://github.com/geopandas/geopandas/blob/master/geopandas/geodataframe.py方法，看起来GDF一次只能有一列。但是，您创建的其他列中仍应包含几何对象。

由于每列中仍然有几何对象，因此可以编写一个使用Shapely的distance方法的方法，如下所示：

import pandas as pd
import geopandas
from shapely.geometry import Point
import matplotlib.pyplot as plt

lats = [-34.58, -15.78, -33.45, 4.60, 10.48]
lons = [-58.66, -47.91, -70.66, -74.08, -66.86]
df = pd.DataFrame(
    {'City': ['Buenos Aires', 'Brasilia', 'Santiago', 'Bogota', 'Caracas'],
     'Country': ['Argentina', 'Brazil', 'Chile', 'Colombia', 'Venezuela'],
     'Latitude': lats,
     'Longitude': lons})

df['Coordinates'] = list(zip(df.Longitude, df.Latitude))
df['Coordinates'] = df['Coordinates'].apply(Point)

df['Coordinates_2'] = list(zip(lons[::-1], lats[::-1]))
df['Coordinates_2'] = df['Coordinates_2'].apply(Point)

gdf = geopandas.GeoDataFrame(df, geometry='Coordinates')


def get_distance(row):
    distance = row.Coordinates.distance(row.Coordinates_2)
    print(distance)
    return distance

gdf['distance'] = gdf.apply(lambda row: get_distance(row), axis=1)

关于AttributeError: 'MultiPolygon' object has no attribute 'encode'。 MultiPolygon是Shapely几何类。 encode通常是字符串对象的方法，因此您可以删除对wkt.loads的调用。