Python 如何重复该过程并将结果存储在新的数据帧中

我有两个数据集

border

和

df

第1部分：

---

第2部分：

border.shape

=

（931674）

列名中的第一个数字显示区域名称。例如，在

12_longitude\u 1

=区域12，经度，1-st中，我有随机区域，如您所见（12,14,23…等等）

以下是示例数据帧：

border = 

12_longitude_1  12_latitude_1   14_longitude_2  14_latitude_2   23_longitude_3  23_latitude_3
            11             12               13             14               15            16
            11             12               13             14               15            16
            11             12               13             14               15            16

---

最后部分： 我想检查

12

区域内的

turin_point

。 我正在对前两列执行以下操作：

12度经度1，12度纬度1：

border = border[['longitude_1','latitude_1']].dropna()
border.longitude_1 = border.longitude_1.replace(r'[()]', '', regex=True)
border.latitude_1 = border.latitude_1.replace(r'[()]', '', regex=True)
border.longitude_1 = pd.to_numeric(border.longitude_1, errors='coerce')
border.latitude_1 = pd.to_numeric(border.latitude_1, errors='coerce')
geometry2 = [Point(xy) for xy in zip(border.longitude_1,border.latitude_1)]
border_point = gpd.GeoDataFrame(border,crs=crs,geometry=geometry2)
turin_final = Polygon([[p.x, p.y] for p in border_point.geometry])
within_turin = turin_point[turin_point.geometry.within(turin_final)]
long_lat_1 = len(within_turin)

最后，

long\u lat\u 12

给了我

1697

---

我想为整个数据集（所有列对）自动化此过程

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期望输出：

要使用的库：

import numpy as np
import pandas as pd

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point, Polygon

---

尝试： 只给我一行：

    zone         number
0   long_lat_1  1697.0

我想要照片中显示的所有行和名称

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p、 数据集的值已更改

您正在覆盖for循环中的边界数据帧。从border dataframe生成一个系列，或者将其覆盖：

pd_out=pd.DataFrame（{'zone'：[]，'number'：[]））
对于范围内的列数（0，len（border.columns）-1，2）：
curr_lon_name=border.columns[col_num]
curr\u lat\u name=border.columns[col\u num+1]
num=curr_lon_name.split（“”）[0]
zone_border=边界[[curr_lon_name，curr_lat_name]]。dropna（）
区域边界[curr\u lon\u name]=区域边界[curr\u lon\u name]。替换（r'[（）]'，''，regex=True）
区域边界[curr\u lat\u name]=区域边界[curr\u lat\u name]。替换（r'[（）]'，''，regex=True）
区域边界[curr\u lon\u name]=pd.to\u numeric（区域边界[curr\u lon\u name]，errors='强制'）
区域边界[curr\u lat\u name]=pd.to\u numeric（区域边界[curr\u lat\u name]，errors='强制'）
geometry2=[zip中xy的点（xy）（区域边界[curr\u lon\u name]，区域边界[curr\u lat\u name]）]
边界点=gpd.GeoDataFrame（区域边界，crs=crs，几何体=geometry2）
都灵最终=多边形（[[p.x，p.y]表示边界中的p\u点几何]）
在都灵内=都灵点[都灵点.几何学.在（都灵最终）]
curr_len=len（都灵境内）
pd_out=pd_out.append（{'zone'：“{}.format（num），'number'：curr_len}，ignore_index=True）

第1期：在列

pd\u out

中，我得到

0

除了1个单元格之外的所有地方。但是我应该得到一个大于

0

@Mamed的数字。看起来都灵大学的决赛是一个多边形，由边界数据框中的区域数字组成。例如：

print（turin_final.wkt）POLYGON（（11 12,11 12,11 12,11 12））

这是在创建一个实际上是11,12点的多边形。都灵点不在这种多边形内。请参阅。@Mamed更正：我意识到边框中的值是坐标，而不是区域号。他们仍然需要包含一组坐标以生成有效的多边形，以便检查都灵点是否在这些多边形内。@Mamed我更新了代码以删除我以前的注释，并将

border=border

替换为

zone\u border=border

等。我认为这有助于解决为什么只得到一行。我现在想知道，是否是边界数据是新问题。您有更完整的边界数据帧示例要测试吗？我刚刚重新启动了内核，它可以正常工作。让我再核实一下，我会接受答案的

pd_out = pd.DataFrame({'zone': [], 'number': []})

for col_num in range(0, len(border.columns)-1, 2):
    curr_lon_name = border.columns[col_num]
    curr_lat_name = border.columns[col_num + 1]
    num = curr_lon_name.split("_")[-1]
    border = border[[curr_lon_name, curr_lat_name]].dropna()
    border[curr_lon_name] = border[curr_lon_name].replace(r'[()]', '', regex=True)
    border[curr_lat_name] = border[curr_lat_name].replace(r'[()]', '', regex=True)
    border[curr_lon_name] = pd.to_numeric(border[curr_lon_name], errors='coerce')
    border[curr_lat_name] = pd.to_numeric(border[curr_lat_name], errors='coerce')
    geometry2 = [Point(xy) for xy in zip(border[curr_lon_name],border[curr_lat_name])]
    border_point = gpd.GeoDataFrame(border,crs=crs,geometry=geometry2)
    turin_final = Polygon([[p.x, p.y] for p in border_point.geometry])
    within_turin = turin_point[turin_point.geometry.within(turin_final)]
    curr_len = len(within_turin)
    pd_out = pd_out.append({'zone': "long_lat_{}".format(num), 'number': curr_len}, ignore_index=True)

    zone         number
0   long_lat_1  1697.0