GIS用渔网和poi空间连接，获取poi数量，poi无法先合并？

Question

poi的数据类别很多，想先用合并工具把整片研究区域的poi都合并成一个shp文件，但是只有一片区域合并不了，显示

还只有成都市的这样，另外三个市的都成功合并了😭这是为什么呀，有没有朋友能指点一二😭😭

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

要解决您遇到的问题，我们可以按照以下步骤操作：

第一步：检查数据质量

首先，我们需要确认数据中的每个poi是否在同一个地理区域内，并且其位置坐标是有效的。

示例代码（仅作为指导）：

import pandas as pd

# 假设您已经读取了成都的所有poi数据
df = pd.read_csv('成都市poi_data.csv')

# 检查poi数据中是否存在重复或者不正确的数据
if df.duplicated().any():
    print("发现重复行，可能需要进一步处理。")
else:
    print("数据质量良好，可以继续进行下一步。")

第二步：确定合并方法

根据您的需求，您想要将所有的poi合并到一个shp文件中。为了实现这一点，您可以考虑以下几种方法之一：

方法一：通过地理位置计算相似性

1. 选择相似度算法: 可以尝试使用一些相似性测量技术，如欧几里得距离、曼哈顿距离等。
2. 定义相似度阈值: 根据您的需求设置相似性的阈值。
3. 基于相似性进行合并: 使用相似度较高的poi一起组成一个新的poi集合。

示例代码（仅作为指导）：

from math import sqrt

def get_distance(point1, point2):
    # 假设point1和point2都是点对象
    return sqrt((point1[0] - point2[0])**2 + (point1[1] - point2[1])**2)

# 示例poi数据
poi1 = [51.5074, 1.3920]
poi2 = [51.5150, 1.3920]

similarity_threshold = 0.5 # 设置相似度阈值，默认为0.5

# 计算两个poi之间的相似度
distance = get_distance(poi1, poi2)
similarity = distance / max(distance, 0.001) # 防止除数为零的情况

if similarity > similarity_threshold:
    # 如果相似度高于阈值，表示它们是相似的poi
    # 这里可以根据实际需要决定是否合并这些poi
    print(f"{poi1} 和 {poi2} 是相似的poi，可以考虑合并。")
else:
    print(f"{poi1} 和 {poi2} 不是相似的poi，不会进行合并。")

方法二：通过人工标记

如果您认为某些poi之间确实存在很强的相关性，可以考虑手工标记这些poi。

第三步：编写合并脚本

接下来，编写合并脚本来将所有符合特定条件的poi组合在一起。这里是一个基本的Python脚本示例，它假设poi是CSV文件中的行，而不是Pandas DataFrame中的列。

示例代码（仅作为指导）：

import csv
import os

# 指定要合并的poi数据文件
input_file_path = '成都市poi_data.csv'
output_file_path = '成都市poi_merged.shp'

# 打开输入文件并读取数据
with open(input_file_path, mode='r', encoding='utf-8') as input_file:
    reader = csv.reader(input_file)
    data = list(reader)

# 创建一个空的shapefile文件
os.makedirs(os.path.dirname(output_file_path), exist_ok=True)
with open(output_file_path, mode='w', encoding='utf-8') as output_file:
    writer = csv.writer(output_file)
    writer.writerow(['OID', 'Address'])
    
    for i in range(len(data)):
        if i % 10 == 0 and i != 0: # 每10行打印一次进度
            print(i, '/', len(data))
        
        row = data[i]
        # 检查poi是否与目标poi相同
        if row[1] == '成都市' or row[1] == '成都市':
            writer.writerow(row)

print(f"已完成合并，共{len(data)}条poi记录。")

这个脚本会遍历输入文件中的每一条poi记录，并检查它的address属性是否包含“成都市”。如果是，就将其添加到形状文件中。

注意事项

• 确保提供的poi数据格式正确无误。
• 在合并之前，请确保poi数据的质量足够好，以减少合并过程中的错误。
• 分析相似性时，可能会有多个poi被归为一类，这可能是由于数据收集或标注过程中的人为因素导致的。在这种情况下，需要对合并结果进行仔细审查和调整。

希望上述步骤可以帮助您解决问题！如果您有任何疑问或需要更具体的帮助，请随时提问。