Python 3.x 如何使用sjoin合并两个GeodataFrame而不出错

我试图完成两个GeodataFrame之间的空间连接，但出现以下错误：

ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat.

这是我的代码/计划，导致了我的错误

这两个数据帧分别命名为

tag_df

和

cpr_df

，其中包含纬度和经度值，因此我首先为这两个数据帧创建了一个地理数据帧

tag_df['coordinates']=list(zip(tag_df.Longitude,tag_df.Latitude))
tag_df['coordinates']=tag_df['coordinates'].apply(Point)
tag_gdf=gpd.GeoDataFrame(tag_df,geometry='coordinates',crs={'init' :'epsg:4326'})

cpr_df['coordinates']=list(zip(cpr_df.sample_longitude_decimal,cpr_df.sample_latitude_decimal))
cpr_df['coordinates']=cpr_df['coordinates'].apply(Point)
cpr_gdf=gpd.GeoDataFrame(cpr_df,geometry='coordinates',crs={'init' :'epsg:4326'})

然后我为cpr\U gdf创建了一个5海里的缓冲区：

cpr_gdf['p_buffer']=cpr_gdf['coordinates'].buffer(5*(1/60))

我现在想做一个空间连接，找出哪些

tag\u gdf

值是缓冲

cpr\u gdf

值

tag_in_cpr=sjoin(tag_gdf,cpr_gdf,how='left',op='within')

这就产生了这个错误：

ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

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任何帮助都会很好。

解决方案（目前）是将您的pandas版本从0.23降级到0.22。不幸的是，该错误是由pandas 0.23.0中的更改引起的。但是，鉴于此处的错误报告：，该错误可能还掩盖了没有行实际匹配的问题。在我使用how='inner'获得一个空的GeoDataFrame之后，您可以使用

how='inner'

Hi来检查是否存在这种情况。然而，根据对文件的了解，我知道在cpr_gdf中有tag_gdf值。我看到了你对链接的修复，但我不确定如何将其输入到我的代码中？你确定它们重叠吗？（例如你绘制了它们吗？）一个原因可能是两者都有不同的坐标参考系，geopandas不会自动将它们转换为相同的坐标系。如果

how='internal'

给出了一个空帧，这意味着没有重叠，我提到的修复不会改变这一点。您好，我很抱歉geopandas 0.22确实有效，谢谢您。。但是现在右边的df（cpr_gdf）具有所有的nan值。