Python 从带有Geopandas的建筑物查找到最近学校的距离

我想计算最近学校与特定地理区域建筑物之间的距离，然后对距离值进行分类（例如0-100、100-200等等）。使用的数据源是OpenStreetMap（OSM）

首先，我将建筑物和学校数据存储在两个单独的地理数据框中，并尝试采用来自（）的解决方案。但我一直在犯一些错误

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这个问题的不同之处在于，两个地理数据框都包含多种类型的几何体，即点（OSM中的节点）和多边形（OSM中的方式）。

假设您有building_df和school_df分别是用于建筑的两个数据框。现在，您可以使用以下代码计算最近学校与特定区域建筑物的距离

def最近的学校（建筑设计图、学校设计图）：
返校距离（建筑距离）.min（）
建筑物\u utm[‘最近的学校\u距离’]=建筑物方向图。几何图形。应用（最近的学校，args=（学校方向图，））

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