Python geopandas无法识别多边形中的点

我有两个数据帧。一个有建筑物的多边形（约70K），另一个有可能在多边形内部或不在多边形内部的点（约100K）。我需要确定一个点是否在多边形内

当我绘制两个数据帧（下面的示例）时，该图显示一些点位于多边形内部，而另一些点不在多边形内部。但是，当我使用.within（）时，结果显示所有点都不在多边形内

我重新创建了一个示例，即“手动”创建一个多边形和一个点，而不是导入数据，在本例中，.within（）确实识别出该点位于多边形中。因此，我认为我犯了一个错误，但我不知道在哪里

示例：（为了简单起见，我只发布对应于一个点和一个多边形的部分。在本例中，每个数据帧包含一个点或一个多边形）

1） 使用导入的数据。数据帧dmR具有点，数据帧dmf具有多边形

import pandas as pd
import geopandas as gpd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely import wkt
from shapely.geometry import Point, Polygon
plt.style.use("seaborn")

# I'm skipping the data manipulation stage and 
# going to the point where the data are used.

print(dmR)

               geometry
35  POINT (-95.75207 29.76047)

print(dmf)
               geometry
41964  POLYGON ((-95.75233 29.76061, -95.75194 29.760...

# Plot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,5))
minx, miny, maxx, maxy = ([-95.7525, 29.7603, -95.7515, 29.761])
ax.set_xlim(minx, maxx)
ax.set_ylim(miny, maxy)
dmR.plot(ax=ax, c='Red')
dmf.plot(ax=ax, alpha=0.5)
plt.savefig('imported_data.png')

结果 . 但是,

print(dmR.within(dmf))
35       False
41964    False
dtype: bool

ex_p.within(ex)
0    True
dtype: bool

2） 如果我尝试手动重新创建，它将如下所示（可能有更好的方法，但我无法找到）：

在这种情况下，结果就是如此。但是,

print(dmR.within(dmf))
35       False
41964    False
dtype: bool

ex_p.within(ex)
0    True
dtype: bool

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可以识别点位于多边形中。所有关于如何做的建议都将不胜感激！谢谢。

我不知道这是否是最有效的方法，但我能够在Python和Geopandas中完成我需要的工作

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我没有使用

point.in（polygon）

方法，而是进行了空间连接（

geopandas.sjoin（df_1，df_2，how='internal'，op='contains'）

），这将生成一个新的数据帧，其中包含多边形内的点，并排除非多边形的点。可以找到有关如何执行此操作的更多信息。

我认为您的坐标参考系（crs）有些可疑。我无法说明

dmr

，因为它没有提供，但是

ex\u p

是一个简单的几何体，因为您从点生成它时没有指定crs。您可以使用以下方式检查crs：

dmr.crs

假设它位于4326，那么它将返回：

<Geographic 2D CRS: EPSG:4326>
Name: WGS 84
Axis Info [ellipsoidal]:
- Lat[north]: Geodetic latitude (degree)
- Lon[east]: Geodetic longitude (degree)
Area of Use:
- name: World
- bounds: (-180.0, -90.0, 180.0, 90.0)
Datum: World Geodetic System 1984
- Ellipsoid: WGS 84
- Prime Meridian: Greenwich

如果要动态继承

dmr

的crs，还可以使用：

ex_p = ex_p.set_crs(dmr.crs)

设置crs后，可以使用以下命令从一个crs重新投影到另一个crs：

ex_p = ex_p.to_crs(epsg=3395)

关于该主题的更多信息：

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如果您真的陷入困境，可以使用postgis扩展将数据加载到PostGreSQL中。我使用了

ST_in

函数，它工作得很好。谢谢@blake。我会研究这个选择。