如何用Python将订单经纬度映射到对应分类的多边形边界？

问题描述 #

我有两个DataFrame：

• df1是订单级数据，包含Order_ID、Lat（纬度）、Long（经度）字段，数据如下：

• df2包含Category（分类）、Lat、Long字段，每个分类的多个经纬度构成地图上的多边形边界，数据如下：

需求：根据df2中各分类的多边形边界，将df1的Order_ID映射到对应的Category。

解决方案 #

要实现经纬度点到多边形分类的映射，需要借助shapely库处理地理几何对象，结合Pandas完成数据匹配。具体步骤如下：

1. 安装依赖库（未安装时执行）：pip install shapely pandas
2. 将df2按Category分组，把每组的经纬度转换为shapely.Polygon对象
3. 遍历df1的每个订单经纬度，判断其落在哪个多边形内，匹配对应分类

示例代码 #

import pandas as pd
from shapely.geometry import Point, Polygon

# 构造示例数据
df1 = pd.DataFrame({
    'Order_ID': [1, 2, 3],
    'Lat': [32.0455, 32.5679, 33.4567],
    'Long': [-76.9876, -77.3421, -77.9876]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'Category': ['S1', 'S1', 'S1', 'S2', 'S2', 'S2'],
    'Lat': [32.0109, 32.8769, 33.1987, 33.5967, 33.8769, 34.1987],
    'Long': [-76.0765, -77.5674, -78.7654, -78.0765, -79.5674, -79.7654]
})

# 按Category分组，构建分类-多边形字典
category_polygons = {}
for cat, group in df2.groupby('Category'):
    # shapely的Polygon要求坐标顺序为(经度, 纬度)，对应(x, y)
    coords = list(zip(group['Long'], group['Lat']))
    category_polygons[cat] = Polygon(coords)

# 定义函数：判断单个点所属的分类
def match_category(row):
    point = Point(row['Long'], row['Lat'])
    for cat, polygon in category_polygons.items():
        if polygon.contains(point):
            return cat
    return None  # 无匹配分类时返回None

# 应用函数到df1，新增Category列
df1['Category'] = df1.apply(match_category, axis=1)

# 输出结果
print(df1)

运行结果 #

执行代码后，df1会新增Category列，结果如下：

注：订单3的经纬度不在S1或S2的多边形范围内，因此返回None。

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