计算GeoPandas中两个点的GeoDataFrame之间的所有距离

问题描述

这是一个非常简单的案例，但是到目前为止，我还没有找到任何简单的方法来做到这一点。想法是获得GeoDataFrame中定义的所有点与另一个GeoDataFrame中定义的点之间的距离。

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# random coordinates
gdf_1 = gpd.GeoDataFrame(geometry=gpd.points_from_xy([0,0],[0,90,120]))
gdf_2 = gpd.GeoDataFrame(geometry=gpd.points_from_xy([0,-90]))
print(gdf_1)
print(gdf_2)

#  distances are calculated elementwise
print(gdf_1.distance(gdf_2))

这将产生gdf_1和gdf_2中共享相同索引的点之间的元素方向距离（并发出警告，因为两个GeoSeries没有相同的索引，这就是我的情况） ）。

                geometry
0    POINT (0.000 0.000)
1   POINT (0.000 90.000)
2  POINT (0.000 120.000)
                    geometry
0    POINT (0.00000 0.00000)
1  POINT (0.00000 -90.00000)
/home/seydoux/anaconda3/envs/chelyabinsk/lib/python3.8/site-packages/geopandas/base.py:39: UserWarning: The indices of the two GeoSeries are different.
  warn("The indices of the two GeoSeries are different.")
0      0.0
1    180.0
2      NaN

问题是；如何获得一系列所有点到点的距离（或者至少gdf_1和gdf_2的索引是对称的，因此是唯一的组合）。

编辑

• 在this post中，给出了两点解；但是我找不到一种简单的方法来合并两个数据集中的所有点。

• 在this post中，仅提出了按元素的操作。

• 还提出了一个类似的问题on the GitHub repo of geopandas。提出的解决方案之一是使用apply方法，而没有任何详细的答案。

解决方法

您必须在第一个gdf中的每个几何体上应用以获取到第二个gdf中的所有几何体的距离。

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# random coordinates
gdf_1 = gpd.GeoDataFrame(geometry=gpd.points_from_xy([0,0],[0,90,120]))
gdf_2 = gpd.GeoDataFrame(geometry=gpd.points_from_xy([0,-90]))

gdf_1.geometry.apply(lambda g: gdf_2.distance(g))

      0      1
0    0.0   90.0
1   90.0  180.0
2  120.0  210.0