求助：调用sjoin()进行空间连接为何返回空GeoDataFrame？

问题概述 #

尝试将关联姓名的点GeoDataFrame与法国地籍多边形GeoDataFrame做内连接（op="within"），预期匹配坐标在多边形内的Melynn和Gaspard，但结果为空。两者CRS均标注为EPSG:2154。

原始代码 #

点数据构建 #

data = {'Noms (z)': ['Melynn','Paul','David','Gaspard'],
        'lat': [49.46138,49.4404591,49.4404591, 49.46138], 
        'long': [1.07948,1.0939658,1.0939658, 1.07948]}

df = pd.DataFrame(data)

# 注意：此处坐标顺序存在错误
pts = gpd.GeoDataFrame(df, geometry=gpd.points_from_xy(df['lat'], df['long'], crs="EPSG:2154"))

多边形数据加载与筛选 #

shapes = gpd.read_file("../Data sets/cadastre-76-sections-shp/sections.shp")

subshapes = shapes[shapes['commune']=='76451']

空间连接代码 #

gpd.sjoin(pts, subshapes, how="inner", op="within")

核心问题与修复步骤 #

1. 坐标顺序错误（最可能原因） #

gpd.points_from_xy的参数顺序为X轴（经度）在前，Y轴（纬度）在后，你将纬度（lat）放在了X参数位置、经度（long）放在Y参数位置，导致点的实际位置完全偏离目标区域。

修正后的点GeoDataFrame代码：

pts = gpd.GeoDataFrame(df, geometry=gpd.points_from_xy(df['long'], df['lat'], crs="EPSG:2154"))

2. 验证多边形子集有效性 #

检查subshapes是否为空，避免筛选条件错误：

print(subshapes.shape)  # 若输出(0, ...)，说明commune值匹配错误

法国地籍数据中commune字段可能为数值类型，尝试用数值筛选：

subshapes = shapes[shapes['commune'] == 76451]

3. 可视化确认位置关系 #

用可视化直观验证点是否在多边形范围内：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
subshapes.plot(ax=ax, color='lightblue', edgecolor='black')
pts.plot(ax=ax, color='red', markersize=60)
plt.title("点与多边形位置关系")
plt.show()

4. 再次确认CRS一致性 #

即使标注一致，仍需验证CRS是否完全匹配：

print("点CRS:", pts.crs)
print("多边形CRS:", subshapes.crs)

若不一致，统一CRS：

subshapes = subshapes.to_crs(pts.crs)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gaspard_Boyer