GeoPandas로 공간 관계 파악
Python으로 지리공간 데이터 다루기
Dani Arribas-Bel
Geographic Data Science Lab (University of Liverpool)
원소별 공간 관계 메서드
brussels.within(france)
False
paris.within(france)
True
원소별 공간 관계 메서드
brussels.within(france)
False
GeoDataFrame 전체에는?
cities.head()
name geometry
0 Vatican City POINT (12.45338654497177 41.90328217996012)
1 San Marino POINT (12.44177015780014 43.936095834768)
2 Vaduz POINT (9.516669472907267 47.13372377429357)
3 Lobamba POINT (31.19999710971274 -26.46666746135247)
...
원소별 공간 관계 메서드
cities의 각 지오메트리에 대해 within() 실행:
cities.within(france)
0 False
1 False
2 False
...
240 False
241 False
242 False
Length: 243, dtype: bool
cities['geometry'][0].within(france)
False
cities['geometry'][1].within(france)
False
cities['geometry'][2].within(france)
False
...
공간 관계로 필터링
within() 결과로 cities 필터링:
cities[cities.within(france)]
name geometry
10 Monaco POINT (7.406913173465057 43.73964568785249)
13 Andorra POINT (1.51648596050552 42.5000014435459)
235 Paris POINT (2.33138946713035 48.86863878981461)
공간 관계로 필터링
아마존강은 어떤 나라를 흐를까요?
rivers = geopandas.read_file("ne_50m_rivers_lake_centerlines.shp")
rivers.head()
type name geometry
0 Lake Centerline Kama LINESTRING (51.94 55.70, 51.88 55.69...
1 River Kama LINESTRING (53.69 58.21, 53.68 58.27...
2 Lake Centerline Abay LINESTRING (37.11 11.85, 37.15 11.89...
...
amazon = rivers[rivers['name'] == 'Amazonas'].geometry.squeeze()
mask = countries.intersects(amazon)
공간 관계로 필터링
countries[mask]
name continent geometry
22 Brazil South America POLYGON ((-57.63 -30.22, -56.29 -28....
35 Colombia South America POLYGON ((-66.88 1.25, -67.07 1.13, ...
124 Peru South America POLYGON ((-69.53 -10.95, -68.67 -12....
withincontainsintersects
Shapely 객체
paris.within(france)
True
GeoPandas
cities.within(france)
0 False
1 False
2 False
...
france.intersects(amazon)
False
countries.intersects(amazon)
0 False
1 False
2 False
...
연습해 봅시다!
Python으로 지리공간 데이터 다루기
