Selbstaufgeteilte Geopandas Linestring-Geodatenrahmen auf schnelle Weise, ohne alle Attribute zu verlieren
Ich habe Geodatenrahmen von vielen LineStrings. Die LineStrings schneiden sich, werden aber an diesen Schnittpunkten nicht geteilt. Meine aktuelle Lösung, um dies zu erreichen, ist von hier :
network = gp.read_file(filenameNetwork)
newNetwork = gp.GeoDataFrame()
for splittedGeom in network.geometry.unary_union:
part = gp.GeoDataFrame([[splittedGeom]], columns=['geometry'])
newNetwork = newNetwork.append(part)
Allerdings verliere ich mit dieser Lösung alle Spalten. Ich habe es auch versucht, aber es dauert viel zu lange:
from shapely import ops
streets = streets.reset_index(drop=True)
streets = streets[['geometry', 'costs']]
headers = list(streets.columns)
index = 0
newStreets = gp.GeoDataFrame( columns=['geometry'])
for line in range(len(streets)-1):
print(line, len(streets))
linegeom = streets.at[line, 'geometry']
isNotSplitted = True
for line2 in range(len(streets)):
if line2 == line:
continue
linegeom2 = streets.at[line2, 'geometry']
if linegeom2.crosses(linegeom):
try:
linegeomsplitted = ops.split(linegeom, linegeom2)
except:
continue
isNotSplitted = False
for split in range((len(list(linegeomsplitted.geoms)))):
splittedline = (list(linegeomsplitted.geoms))[split]
for head in headers:
if head == 'geometry':
headValue = splittedline
else:
headValue = streets.at[line, head]
newStreets.at[index, head] = headValue
index += 1
if isNotSplitted:
for head in headers:
headValue = streets.at[line, head]
newStreets.at[index, head] = headValue
index += 1
streets = newStreets
streets = streets.drop_duplicates(subset=['geometry'],
keep='first')
Irgendwelche Vorschläge?
Antworten
Ich habe eine Lösung gefunden.
Anhand meines Beispiels :
a) Das ursprüngliche Shapefile

import geopandas as gpd
df = gpd.read_file("stac-graphe.shp")
df
id test geometry
1 test1 LINESTRING (10.244 -273.317, 784.201 -222.924)
2 test2 LINESTRING (210.484 -553.461, 324.991 -4.534)
3 test3 LINESTRING (169.970 -134.276, 126.511 -218.533...
4 test4 LINESTRING (100.000 -433.317, 724.390 -112.341...
5 test5 LINESTRING (232.683 -113.317, 694.146 -445.024...
6 test6 LINESTRING (563.415 -552.341, 559.512 -22.585)
b) Puffern Sie die ursprüngliche Geometrie, um Float-Arithmetikprobleme (in intersects
oder within
) zu vermeiden.
df2 = df.copy()
df2.geometry = df2.geometry.buffer(0.01)
c) Verwenden Sie unary_union
diese Option, um alle sich selbst schneidenden LineStrings zu teilen
un = df.geometry.unary_union
geom = [i for i in un]
id = [j for j in range(len(geom))]
unary = gpd.GeoDataFrame({"id":id,"geometry":geom})
unary.head()
id geometry
0 LINESTRING (10.244 -273.317, 192.920 -261.423)
1 LINESTRING (192.920 -261.423, 272.484 -256.242)
2 LINESTRING (272.484 -256.242, 418.308 -246.748)
3 LINESTRING (418.308 -246.748, 469.403 -243.421)
4 LINESTRING (469.403 -243.421, 561.095 -237.451)
d) Verwenden Sie eine räumliche Verknüpfung (mit within
oder intersect
), um die beiden Datenrahmen zu verbinden und die ursprünglichen Attribute abzurufen
from geopandas.tools import sjoin
result =sjoin(unary, df2, how="inner",op='within')
result.head()
id_left geometry index_right id_right test
0 LINESTRING (10.244 -273.317, 192.920 -261.423) 0 1 test1
1 LINESTRING (192.920 -261.423, 272.484 -256.242) 0 1 test1
2 LINESTRING (272.484 -256.242, 418.308 -246.748) 0 1 test1
3 LINESTRING (418.308 -246.748, 469.403 -243.421) 0 1 test1
4 LINESTRING (469.403 -243.421, 561.095 -237.451) 0 1 test1

Keine Lösung, aber es kann hilfreich sein: Der Versuch, einen Schnittpunkt der Vereinigung zu erstellen, ergibt zwei Iterablen für jedes Attribut, in dem sie sich schneiden. Einige Linienteile werden jedoch zu Punkten ...:
das Original:

Ausgabe:

Vielleicht könnte es mit einigen Änderungen am folgenden Code funktionieren?
import geopandas as gp
network = gp.read_file(filepath)
newNetwork = gp.GeoDataFrame()
geom = network.unary_union
newNetwork = gp.GeoDataFrame(columns=network.columns)
for i in range(len(network)):
for splittedGeom in network.intersection(network.unary_union)[i]:
part = gp.GeoDataFrame([list(network.loc[i,network.columns[:-1]])+[splittedGeom]],columns=list(network.columns))
newNetwork = newNetwork.append(part)
newNetwork.plot()