Junções espaciais

Visualizando dados geoespaciais em Python

Mary van Valkenburg

Data Science Program Manager, Nashville Software School

Distritos do conselho e distritos escolares

gráfico de 35 distritos do conselho

gráfico de 9 distritos escolares

Visualizando dados geoespaciais em Python

O argumento predicate de .sjoin()

import geopandas as gpd

gpd.sjoin(blue_region_gdf, black_point_gdf, predicate = <how to build>)

predicate pode ser intersects, contains e within

Visualizando dados geoespaciais em Python

Usando .sjoin()

gráfico de região azul com pontos pretos

Visualizando dados geoespaciais em Python

predicate = 'intersects'

gpd.sjoin(blue_region_gdf, black_point_gdf, predicate = 'intersects')

polígono azul-claro com pontos pretos

Visualizando dados geoespaciais em Python

predicate = 'contains'

gpd.sjoin(blue_region_gdf, black_point_gdf, predicate = 'contains')

polígono azul-claro com pontos pretos

Visualizando dados geoespaciais em Python

predicate = 'within'

gpd.sjoin(black_point_gdf, blue_region_gdf, predicate = 'within')

polígono azul-claro com pontos pretos

Visualizando dados geoespaciais em Python

O argumento predicate de .sjoin() - within

# encontrar distritos do conselho dentro de distritos escolares

within_gdf = gpd.sjoin(council_districts, school_districts, predicate = 'within')

print('council districts within school districts: ', within_gdf.shape[0])

council districts within school districts:  11
Visualizando dados geoespaciais em Python

O argumento predicate de .sjoin() - contains

# encontrar distritos escolares que contêm distritos do conselho

contains_gdf = pd.sjoin(school_districts, council_districts, predicate = 'contains')

print('school districts contain council districts: ', contains_gdf.shape[0])

school districts contain council districts:  11
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O argumento predicate de .sjoin() - intersects

# encontrar distritos do conselho que intersectam distritos escolares

intersect_gdf = gpd.sjoin(council_districts, school_districts, predicate = 'intersects')

print('council districts intersect school districts: ', intersect.shape[0])

council districts intersect school districts:  100
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Colunas em um GeoDataFrame unido espacialmente

within_gdf = gpd.sjoin(council_districts, school_districts, predicate = 'within')
within_gdf.head()

  first_name_left  last_name_left district_left  index_right    
0 Nick             Leonardo            1              0              
1 DeCosta          Hastings            2              0 
2 Nancy            VanReece            8              1    
3 Bill             Pridemore           9              1    
9 Doug             Pardue             10              1
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# Agregar distritos do conselho por distrito escolar - renomear district_left e district_right
within_gdf.district_left = council_district
within_gdf.district_right = school_district
within_gdf[['council_district', 'school_district']
          ].groupby('school_district'
                   ).agg('count'
                        ).sort_values('council_district', ascending = False)

                   council_district 
school_district    
       3                   3
       1                   2
       9                   2
       2                   1
       5                   1
       6                   1
       8                   1
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Vamos praticar!

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