基于坐标合并两个GeoDataFrame遇报错：TypeError: unhashable type: 'Point'

你遇到的TypeError: unhashable type: 'Point'，是因为merge方法要求用于连接的列必须是可哈希类型（比如字符串、数值、元组），而GeoPandas的Point几何对象属于不可哈希的可变类型，无法直接作为merge的连接键。

以下是两种可行的解决方法：

方法一：使用GeoPandas空间连接（推荐） #

GeoPandas提供了专门的空间连接函数gpd.sjoin()，用于基于空间关系合并GeoDataFrame，不需要依赖哈希类型的连接键。

如果你的需求是完全匹配点坐标（两个GeoDataFrame的Point完全重合），可以指定predicate='equals'：

import geopandas as gpd

# 基于几何形状完全匹配合并，how参数可选inner/left/right
df3 = gpd.sjoin(df1, df2, how='inner', predicate='equals')

如果是其他空间关系（比如点在多边形内），可以替换predicate为within/contains等对应参数。

方法二：将几何对象转为可哈希类型后用merge #

如果一定要用普通merge，可以把Point的坐标提取为可哈希的元组或字符串，作为连接键：

# 给两个GeoDataFrame添加坐标列（元组类型，可哈希）
df1['coords'] = df1.geometry.apply(lambda geom: (geom.x, geom.y))
df2['coords'] = df2.geometry.apply(lambda geom: (geom.x, geom.y))

# 基于coords列合并
df3 = df1.merge(df2, on='coords')

# 可选：清理重复列，比如重命名或删除多余的geometry列
df3 = df3.drop(columns=['coords'])
df3 = df3.rename(columns={'geometry_x': 'geometry'})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jojo