地质公园中多多边形形状文件的裁剪

Question

我有一个shapefile (以后将被称为源文件)，我需要用一个多多边形的shapefile来剪辑它，这样我就可以为每个多边形剪裁一个shapefile。我尝试了geopandas，虽然我能够通过从多个多边形文件中分别选择多边形来裁剪源文件，但是当我试图在多边形上循环以自动化裁剪过程时，我会得到以下错误：

错误: TypeError：“掩码”应该是GeoDataFrame，GeoSeries或(多)多边形，得到

代码：

import geopandas as gpd

source = ('source-shapefile.shp')
mask = ('mask_shapefile.shp')
sourcefile = gpd.read_file(source)
maskfile = gpd.read_file(mask)
for row in maskfile.iterrows():
    gpd.clip(sourcefile, row)

Answer 1

最后，经过5个小时的研究，我现在可以剪辑多多边形形状文件，并保存分别与他们各自的名字剪裁多边形。下面的代码可能很脏，但可以工作。代码：

import geopandas as gpd
import pandas as pd
import os, sys

source = ('source-shapefile.shp')
mask = ('mask_shapefile.shp')
outpath = ('/outpath')

sourcefile = gpd.read_file(source)
maskfile = gpd.read_file(mask)

clipshape = maskfile.explode()

clipshape.set_index('CATCH_NAME', inplace=True) # CATCH_NAME is attribute column name

for index, row in clipshape['geometry'].iteritems():
    clipped = gpd.clip(sourcefile, row)
    clipped.to_file(os.path.join(outpath, f'{index}.shp'))

Answer 2

两点

• https://geopandas.org/en/stable/docs/reference/api/geopandas.clip.html 掩码可以是GeoDataFrame，因此不需要looping
• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.iterrows.html生成索引值的元组并命名为行元组。因此，您的错误就是将这个clip()

元组传递给了

已经建立了一个例子。使用GeoDataFrame作为掩码进行剪辑要简单得多。

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# lets build a mask for use in clip, multipolygons and polygons
maskfile = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path("naturalearth_lowres"))
maskfile = maskfile.loc[maskfile["continent"].eq("Europe") & maskfile["name"].ne("Russia")].pipe(
    lambda d: d.assign(gdp_grp=pd.cut(d["gdp_md_est"], bins=4, labels=list("abcd")))
).dissolve("gdp_grp").reset_index()

sourcefile = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path("naturalearth_lowres"))

# now clip, no looping needed
gpd.clip(sourcefile, maskfile)