python – 适用于dateframe的Pandas生成’<内置方法值...'

我正在尝试构建一个GeoJSON object.我的输入是一个带有地址列,lat列和lon列的csv.然后,我从坐标中创建了Shapely点,用给定的半径缓冲它们,并通过映射选项获得坐标字典 – 到目前为止,非常好.然后,在参考this question之后,我编写了以下函数来获得一系列字典：
    def make_geojson(row)：
        return {‘geometry’：row [‘geom’],’properties’：{‘address’：row [‘address’]}}

我这样应用了它：

data['new_output'] = data.apply(make_geojson, axis=1)

我的结果列充满了这些：< dict对象的内置方法值在0x10 ... 最奇怪的部分是,当我直接调用函数(即make_geojson(data.loc [0])时,我确实得到了我期待的字典.甚至更奇怪的是,当我调用我得到的函数时apply(例如data.output [0](),data.loc [0] [‘output’]())我得到以下列表的等价物：
    [data.loc [0] [‘geom’],{‘address’：data.loc [0] [‘address’]}],即我想要获取的字典的值(但不是键) .

对于那些在家里玩的人来说,这是一个玩具示例：

from shapely.geometry import Point, mapping
import pandas as pd

def make_geojson(row):
    return {'geometry':row['geom'], 'properties':{'address':row['address']}}

data = pd.DataFrame([{'address':'BS', 'lat':34.017, 'lon':-117.959}, {'address':'BS2', 'lat':33.989, 'lon':-118.291}])
data['point'] = map(Point, zip(data['lon'], data['lat']))
data['buffer'] = data['point'].apply(lambda x: x.buffer(.1))
data['geom'] = data.buffer.apply(mapping)
data['output'] = data.apply(make_geojson, axis=1)

解决方法:

谢谢,DSM,指出了这一点.获得的经验：pandas不适合任意Python对象

所以这就是我最后做的事情：

temp = zip(list(data.geom), list(data.address))
output = map(lambda x: {'geometry': x[0], 'properties':{'address':x[1]}}, temp)

标签：geojson,shapely,python,pandas,apply
来源： https://codeday.me/bug/20191008/1869762.html