Pandas 数据框和 Geopandas 数据框之间的差异

Question

我经常使用 Pandas，但最近第一次使用 Geopandas 完成了一个项目。有一个 POI 数据框，其中包含各种数据列，包括纬度和经度列，并且已转换为 Geopandas 数据框，该数据框现在包括应用于整个数据框的“投影”，还包括带有

POINTS

的“几何”列每个对象都包含一对坐标，毫无疑问是纬度和经度的投影。

这个 geopandas 数据框现在可以安全地回收用于一般的 pandas 使用，添加额外的列并对其进行与地理问题无关的操作，或者会遇到问题吗？

Pandas 数据框和 Geopandas 数据框之间还有什么区别？

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

vs

<class 'geopandas.geodataframe.GeoDataFrame'>

Answer 1

您似乎或多或少地了解了 Pandas 和 GeoPandas 的系统工作原理。好的！是的，您可以安全地使用 GeoPandas DataFrame 进行一般 Pandas 操作。 GeoPandas 扩展了 Pandas，因此您可以像处理非地理任务的常规 Pandas DataFrame 一样对待 GeoDataFrame。

Pandas DataFrame 和 GeoPandas DataFrame 之间的主要区别是：

• 几何列：GeoPandas DataFrame 包含一个“几何”列，用于保存地理对象（例如，点、多边形），而 Pandas DataFrame 没有此列。

• 空间操作：GeoPandas 提供执行空间操作（例如，空间连接、叠加）和处理地理数据的功能。 Pandas 不具备这些能力。

• 坐标参考系统（CRS）：GeoPandas DataFrame 存储有关所使用的坐标参考系统的信息，这对于地理操作至关重要。 Pandas DataFrames 没有此信息。

• 绘图：GeoPandas 提供了绘制地理数据的内置方法，而 Pandas 没有这样的功能。

对于一般的非地理任务，您可以像对待 Pandas DataFrame 一样对待 GeoPandas DataFrame，包括添加附加列、过滤、聚合和执行任何数据操作任务。

使用 GeoPandas 的主要优点是它将地理数据与 Pandas 的功能无缝集成，允许您在熟悉的 DataFrame 结构中处理空间数据。但是，如果您的分析不涉及空间操作，为了简单起见，您可以使用 Pandas。