给定以下GeoDataFrame:

h=pd.DataFrame({'zip':[19152,19047],
               'Lat':[40.058841,40.202162],
               'Lon':[-75.042164,-74.924594]})
crs='none'
geometry = [Point(xy) for xy in zip(h.Lon, h.Lat)]
hg = GeoDataFrame(h, crs=crs, geometry=geometry)
hg

       Lat          Lon     zip     geometry
0   40.058841   -75.042164  19152   POINT (-75.042164 40.058841)
1   40.202162   -74.924594  19047   POINT (-74.924594 40.202162)

我需要像使用另一个GeoDataFrame一样设置CRS(如下所示):
c=c.to_crs("+init=epsg:3857 +ellps=GRS80 +datum=GGRS87 +units=mi +no_defs")

我已经试过了:
crs={'init': 'epsg:3857'}

和这个:
hg=hg.to_crs("+init=epsg:3857 +ellps=GRS80 +datum=GGRS87 +units=mi +no_defs")

...但是没有运气。

一些重要说明:
  • 上面的.to_crs方法适用的另一个GeoDataFrame是来自形状文件的,而geometry列是用于多边形而不是点的。
    应用.to_crs方法后,其“几何”值如下所示:

    POLYGON((-5973.005380655156 3399.646267693398 ...当我尝试使用hg GeoDataFrame进行上述操作时,它们仍然看起来像常规的经/纬度坐标。
  • 如果可行的话,我将这些点与多边形GeoDataFrame连接起来,以便同时绘制这两个点(点在多边形顶部)。
  • 当我在使用.to_crs方法之前先尝试串联GeoDataFrames时,然后同时在点和多边形行上使用该方法时,出现以下错误:

    ValueError:无法转换原始几何。请先在对象上设置crs。

  • 提前致谢!

    最佳答案

    Geopandas API得到了清理,现在可以正常使用了。确保使用最新的稳定版本并阅读docs
    使用EPSG代码在GeoDataFrame上设置CRS非常简单

    gdf.set_crs(epsg=4326, inplace=True)
    
    其中gdfgeopandas.geodataframe.GeoDataFrame。当心明确的inplace!
    因此,在上面的示例中将是:
    import pandas as pd
    from shapely.geometry import Point
    from geopandas import GeoDataFrame
    
    df = pd.DataFrame({'zip':[19152,19047],
                   'Lat':[40.058841,40.202162],
                   'Lon':[-75.042164,-74.924594]})
    
    geometry = [Point(xy) for xy in zip(h.Lon, h.Lat)]
    gdf = GeoDataFrame(df, geometry=geometry)
    
    gdf.set_crs(epsg=4326, inplace=True)
    # ^ comment out to get a "Cannot transform naive geometries" error below
    
    # project to merkator
    gdf.to_crs(epsg=3395)
    
         zip        Lat        Lon                          geometry
    0  19152  40.058841 -75.042164  POINT (-8353655.485 4846992.030)
    1  19047  40.202162 -74.924594  POINT (-8340567.652 4867777.107)
    

    10-08 12:06