如何删除从 geopandas 数据框中重新投影时导致问题的形状？

Question

在thisgeopandas 示例中，南极洲陆地质量在重新投影到墨卡托投影之前从GeoDataFrame 删除，以防止包含极点的形状出现问题（它会变得无限大）。

我想知道，是否有可能找到一种更稳健的重投影方法，从而不需要手动调整数据框。特别是因为我正在使用一个没有单独的南极洲行的数据集：

我有两个想法：

1。使用目的地信息crs

以epsg website 为例，显示“使用区域”：

我们可以使用它在重新投影之前准备数据：删除任何向南延伸超过 -80 度的形状，或者将其与描述目标 crs 使用区域的shapely Polygon 相交，就源 crs - 在这种情况下是标准 epsg:4326 所以 Polygon([(-180,-80), (-180,84), ...])。

这种方法的问题：我不确定是否可以从任何crs 的某个地方以编程方式访问此使用区域信息，例如来自GeoDataFrame 对象。

2。在帖子中修复

就做吧，以后再挑出错误的重新投影的部分。例如，在我目前的情况下，重新投影的地理数据框 gdf_merc = gdf.to_crs(epsg=3395) 确实有错误...

...但是通过在几何的字符串表示中搜索 inf 单词，我可以在 MultiPolygon...中找到有问题的 Polygon...

In [360]: for i, polygon in enumerate(gdf_merc.geometry[0]):
   ...:     if 'inf' in str(polygon): 
   ...:         print(i)
  
0

...然后删除它：

这种方法的问题：看起来很复杂，我更愿意从一开始就防止出现任何问题。

关于如何解决这两种方法的任何想法，或者是否有第三种方法？

一句话：我对一般情况感兴趣，其中 any crs 可以被重新投影到，所以我不想抢先删除南极洲（“以防万一”），就像其他预测可能完全没问题，更重要的是，它们可能还有其他问题区域。

非常感谢！

Answer 1

选项 1 可能是最好的选择。最新的 GeoPandas 使用 pyproj.CRS 存储 CRS 数据，您可以从中轻松提取投影的边界。

从 df 中提取它：

import geopandas as gpd
df = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('nybb'))
df.crs.area_of_use.bounds

直接使用 pyproj 从目标 CRS 获取它：

import pyproj
crs = pyproj.CRS.from_epsg(3395)
crs.area_of_use.bounds

然后你可以使用内置的geopandas.clip 来剪辑你的数据。

from shapely.geometry import box

df = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
crs = pyproj.CRS.from_epsg(3395)
bounds = crs.area_of_use.bounds
clipped = gpd.clip(df, box(*bounds))
clipped.to_crs(crs).plot()