PYTHON根据楼宇或建筑面信息(buildings.shp)提取CSV里经纬度落在楼宇或建筑物的数据

该博客介绍了如何利用Python的pandas和geopandas库,结合楼宇(buildings.shp)的地理信息,判断CSV文件中的经纬度坐标是否位于楼宇之内。首先,读取CSV文件获取经纬度数据,然后创建楼宇的GeoDataFrame,接着通过Point几何对象和contains()方法判断点是否在楼宇区域内,并将结果存储在新的列'is_inside'中。最后,筛选出位于楼宇内的数据并保存到新的CSV文件。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

读取.csv文件中的经纬度数据

#df = pd.read_csv(‘./4g_table.csv’,delimiter=‘|’)
df = pd.read_csv(‘./all.csv’)

创建楼宇面的GeoDataFrame

buildings = gpd.read_file(‘buildings.shp’)

判断每个经纬度点是否在楼宇面内,返回True或False

df[‘is_inside’] = [buildings.geometry.contains(Point(lon, lat))[0] for lon, lat in zip(df[‘flong_u’], df[‘flat_u’])]

输出结果

#print(df)
df=df[df[‘is_inside’]==True]

df.to_csv(‘./output_true.csv’,index=False)

分别导入提取导出************************************************

import csv

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