将 geopandas 地理数据框转换为 pandas 数据框答案

【问题标题】：Converting a geopandas geodataframe into a pandas dataframe将 geopandas 地理数据框转换为 pandas 数据框
【发布时间】：2018-09-05 09:22:06
【问题描述】：

将 geopandas 地理数据框转换为 pandas 数据框的最有效方法是什么？以下是我使用的方法，是否还有另一种更有效或更好地不产生错误的方法？

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# assuming I have a shapefile named shp1.shp
gdf1 = gpd.read_file('shp1.shp')

# then for the conversion, I drop the last column (geometry) and specify the column names for the new df
df1 = pd.DataFrame(gdf1.iloc[:,:-1].values, columns = list(gdf1.columns.values)[:-1] )

【问题讨论】：

标签： python pandas geopandas

【解决方案1】：

您不需要将 GeoDataFrame 转换为值数组，可以直接将其传递给 DataFrame 构造函数：

df1 = pd.DataFrame(gdf)

以上将保留“几何”列，将其作为普通数据帧没有问题。但如果您真的想删除该列，您可以这样做（假设该列称为“几何”）：

df1 = pd.DataFrame(gdf.drop(columns='geometry'))
# for older versions of pandas (< 0.21), the drop part: gdf.drop('geometry', axis=1)

两个音符：

通常不需要将 GeoDataFrame 转换为普通 DataFrame，因为您从 DataFrame 中知道的大多数方法也可以正常工作。当然，在少数情况下确实需要它（例如在没有几何图形的情况下绘制数据），那么上面的方法是最好的方法。
第一种方式 (df1 = pd.DataFrame(gdf)) 不会复制 GeoDataFrame 中的数据。从效率的角度来看，这通常会很好，但是根据您想要对 DataFrame 执行的操作，您可能需要一个实际的副本：df1 = pd.DataFrame(gdf, copy=True)

【讨论】：

谢谢，很有帮助。注意 - 带有 columns 关键字的 gdf.drop(columns='geometry') 仅适用于相对较新的 pandas 版本 0.21。它不适合我，也可能不适合其他人。
是的，这是真的。替代方案是gdf.drop('geometry', axis=1)，将添加。
一个重要说明（至少适用于 pandas 1.0.5）：如果您仅使用 pd.DataFrame(geopandas_df) 构建新数据框，则不能保证新 pandas df 中的系列不会是 geopandas 。大批。在调用 pandas 方法时，这可能会导致多个方法未实现错误。
@ИванСудос 这是否意味着将地理数据框转换为 numpy 数组是进行转换的最安全方法（例如，使用原始问题中的代码）？或者您有更好的选择吗？
@jberrio 好吧，我主要通过结构化代码来解决这个问题，这样我就可以避免在 geopandas 上进行非平凡的 pandas 操作，并发现它是最好的方法。但是如果真的需要它，我同意你并建议 .to_numpy() 方法，因为它不会复制任何东西，除非指定参数复制。