OSMNX调用nearest_nodes报NaN错误，传入GeoDataFrame无空值如何解决

• 第一步：校验是否存在未检测到的无穷大值
  你之前只检查了NaN，没有校验inf值，运行以下代码排查：

  import numpy as np
  print(gdf_nodes.apply(lambda x: np.isinf(x).any()))
  print(gdf_edges.apply(lambda x: np.isinf(x).any()))
  

  如果返回True的列就是存在无穷大值的字段，优先处理。
• 第二步：检查节点GeoDataFrame的必填字段是否符合OSMnx要求
  OSMnx要求gdf_nodes必须包含x（存储经度，单位：度）、y（存储纬度，单位：度）两列，且节点的索引列是唯一的节点ID。运行以下代码校验：

  print('gdf_nodes列名：', gdf_nodes.columns.tolist())
  # 检查x、y列数值范围是否合规：纬度y范围[-90,90]，经度x范围[-180,180]
  print('y列数值范围：', gdf_nodes['y'].min(), gdf_nodes['y'].max())
  print('x列数值范围：', gdf_nodes['x'].min(), gdf_nodes['x'].max())
  

  如果你的节点经纬度列叫lon、lat，没有x、y，需要新增对应字段：

  gdf_nodes['x'] = gdf_nodes['lon']
  gdf_nodes['y'] = gdf_nodes['lat']
  

• 第三步：检查nearest_nodes的参数是否传反
  OSMnx的ox.nearest_nodes(G, X, Y)中，X是经度，Y是纬度，你给出的参数X=40.6943, Y=-74.011明显是经纬度传反了（纽约的纬度是北纬40.7，经度是西经74），如果图节点的x存的是经度、y存的是纬度，传反的话会导致查询坐标超出合理范围，触发数值错误。
• 第四步：校验边的索引节点是否都存在于节点表中
  检查边的起始、目标节点ID是否全部在节点表的索引中，避免构建图时生成孤立无坐标的节点：

  all_nodes = gdf_nodes.index.tolist()
  print('边起始节点不存在于节点表的数量：', (~gdf_edges['FRFRANODE'].isin(all_nodes)).sum())
  print('边目标节点不存在于节点表的数量：', (~gdf_edges['TOFRANODE'].isin(all_nodes)).sum())
  

  大于0的话需要先处理边表的异常节点ID。
• 第五步：检查坐标系是否合规
  如果你的gdf_nodes的坐标参考系不是WGS84（EPSG:4326），x/y列的数值会是投影后的米级数值，范围远超经纬度的合理区间，也会触发报错，运行以下代码校验：

  print(gdf_nodes.crs)
  

  如果不是EPSG:4326，先转换坐标系：

  gdf_nodes = gdf_nodes.to_crs(epsg=4326)
  gdf_edges = gdf_edges.to_crs(epsg=4326)
  

import osmnx as ox
import networkx as nx
import numpy as np

# 1. 预处理节点表，确保存在x、y列（假设你原来的经纬度列是lon、lat，按需修改列名）
gdf_nodes['x'] = gdf_nodes['lon']
gdf_nodes['y'] = gdf_nodes['lat']

# 2. 排除所有inf值
gdf_nodes = gdf_nodes.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()
gdf_edges = gdf_edges.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()

# 3. 转换坐标系为WGS84
gdf_nodes = gdf_nodes.to_crs(epsg=4326)
gdf_edges = gdf_edges.to_crs(epsg=4326)

# 4. 构建图
G = ox.graph_from_gdfs(gdf_nodes, gdf_edges.set_index(['FRFRANODE', 'TOFRANODE', 'FRAARCID']), graph_attrs=None)

# 5. 正确传参：X传经度，Y传纬度，调整原参数的顺序
# 纽约点：经度-74.011049，纬度40.694384
source = ox.nearest_nodes(G, X=-74.011049120926, Y=40.694384761057826) 
# 洛杉矶点：经度-118.190618，纬度33.755099
target = ox.nearest_nodes(G, X=-118.19061812233898, Y=33.755099145658)

# 6. 计算最短路径
weight = "MILES"
route = nx.shortest_path(G, source, target, weight=weight)
route_length = nx.shortest_path_length(G, source, target, weight=weight)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bili