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我有一个带有一些属性列和一个几何列（只是一个常规 GDF）的 geopandas GeoDataFrame。通常我使用以下方法将 GDF 保存为 GeoPackage giles (.gpkg)：

gdf.to_file('path_to_file.gpkg', driver='GPKG')

这很好用，除非我的 GDF 有一个条目是数组的列。假设我在几何列旁边有两列，其中一列包含每个条目的 numpy 数组。如果我然后尝试另存为 gpkg 它会给我错误：

ValueError: Invalid field type <class 'numpy.ndarray'>

所以看起来 gpkg 无法处理表中的数组。我要包含的数组是简单的标志（因此值为 0 和 1）。我发现了两个工作正常但有点混乱的解决方法：

  1. 制作一个数组值的字符串。这可行，但我非常希望将其保留为数组...
  2. 为每个数组值创建一个单独的列。这也可以，但是我得到了一个包含很多列的 GDF，我觉得应该有更好的方法来做到这一点。

有人知道这个问题的更好解决方法吗？

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1 回答 1

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我相信这只是 .gpkg 格式的限制。但是，我认为最好的解决方法是将数组存储为字符串，就像你建议的那样。如果您需要使用 ast literal_eval()，您可以轻松地将它们转换回 news gdf ​​中的数组。

import pandas as pd
import numpy as np
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import LineString, Point
from ast import literal_eval

gdf = gpd.GeoDataFrame({'id': [1, 2, 3], 'array_col': [np.array([0,1,2]), np.array([0,1,2]), np.array([0,1,2])]},
                       geometry=[LineString([(1, 1), (4, 4)]),
                                 LineString([(1, 4), (4, 1)]),
                                LineString([(6, 1), (6, 6)])])

gdf['array_col'] = gdf['array_col'].apply(lambda x: str(x))

gdf.to_file('path_to_file.gpkg', driver='GPKG')

gpkg = gpd.read_file('path_to_file.gpkg')

gpkg['array_col'] = gpkg['array_col'].apply(lambda x: np.array(literal_eval(x.replace(' ', ','))))

在此之后，我们可以再次访问我们的 np 数组。

print(gpkg['array_col'][0])

array([0, 1, 2])
于 2022-02-01T19:46:06.930 回答