如何合并相同地理空间下属性不同的两个shapefile文件？

问题解决方法 #

你需要的是空间连接操作，而非普通的属性合并、行/列拼接：之前使用的merge是按两个表共有的属性字段做匹配，你手头的两份shapefile没有可匹配的公共属性字段，因此会出现大量NA；bind/combine是直接拼接两个表的行或列，完全不关联两者的空间位置关系，不符合你的需求。

调整后代码 #

library(sf)
library(dplyr)

# 读取数据并统一坐标系，这部分原有逻辑正确
nycc21 <- sf::read_sf('nycc.shp') %>%
  sf::st_transform('+proj=longlat +datum=WGS84')
nycb20 <- sf::read_sf('nycb2020.shp') %>%
  sf::st_transform('+proj=longlat +datum=WGS84')    

# 空间连接：以人口普查区块为左表，匹配每个区块所属的市议会选区
# st_within 逻辑为匹配完全落在选区内的区块，符合人口普查区块的划分规则
merged <- st_join(
  x = nycb20, 
  y = nycc21, 
  join = st_within
)

# 整理为你需要的属性表格式（请替换下方字段名为你数据内的实际字段名）
result <- merged %>%
  # 计算区块质心坐标
  mutate(centroid = st_coordinates(st_centroid(geometry)) %>%
           as.data.frame() %>%
           {paste0(round(.$X, 4), ", ", round(.$Y,4))}) %>%
  # 筛选需要的列，示例字段名对应NYC公开数据的默认字段
  select(
    市议会选区 = CounDist,
    区块质心坐标 = centroid,
    普查区块编号 = GEOID
  ) %>%
  # 可选：移除空间几何列，只保留属性表
  st_drop_geometry()

View(result)

补充说明 #

• 如果你需要的输出是按市议会选区排序，只需要在生成result的步骤末尾加%>% arrange(市议会选区)即可
• 如果存在少量跨选区的边界区块，把join = st_within改为join = st_intersects即可匹配所有和选区有重叠的区块，再按需去重即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eric andre the gian