有没有办法使用单值地理序列向 geopandas 数据框添加列？

Question

我正在尝试将一列添加到 Geopandas (0.4.0) 中的地理数据框中，其中包含来自 geoseries 的单个值（点）以用于进一步计算。

但是，在简单地创建一个新列并直接分配 geoseries 之后，我注意到新列填充了 NaN。

如果我使用 shapely 对象本身，我会收到以下错误消息： 'AssertionError: 新值的形状必须与管理器形状兼容'

下面的例子：

import pandas as pd
import numpy as np
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

# create some geometry
coordinates = {'lng': [1,2,3], 'lat': [4,5,6], 'loc': ['a', 'b', 'd']}
df = pd.DataFrame(coordinates, columns = ['loc', 'lat', 'lng'])


df['geometry'] = df.apply(
    lambda x: Point((x.lat, x.lng)), 
    axis = 1)

# create point of interest
coordinates_center = {'lng': 2.2, 'lat': 4.8, 'loc': ['c']}
df_center = pd.DataFrame(coordinates_center)

df_center['geometry'] = df.apply(
    lambda x: Point((x.lat, x.lng)), 
    axis = 1)

# check data type
print (type(df_center))
center = df_center['geometry']
print (type(center))
center_point = center[0]
print (type(center_point))

#create new column in main dataframe and assign the point of interest
df.assign(center=center_point)

Answer 1

(geo)pandas 的神奇之处在于它会自动对齐索引上的数据。因此，它将您的单值系列与数据框的索引对齐。最多只能有一场比赛。如果您想为新列分配一个常量值，请使用标量。

举个例子（而不是我提供的可重现的例子）：

import pandas

df = pandas.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}, index=list('abc'))
s = pandas.Series([6], index=[0])

print(df.assign(C=s))

我们得到：

   A  B   C
a  0  3 NaN
b  1  4 NaN
c  2  5 NaN

这是因为s 的索引和df 的索引没有匹配。如果有一个匹配项（因为len(s) == 1），你会得到：

s = pandas.Series([6], index=['b'])

print(df.assign(C=s))

   A  B   C
a  0  3 NaN
b  1  4 6.0
c  2  5 NaN

但这不是你想要的，所以你应该只使用一个标量：

print(df.assign(C=6))

   A  B  C
a  0  3  6
b  1  4  6
c  2  5  6