python - 如何使用 Pandas 类似于 GIS 溶解操作来汇总 Python 中的分段道路数据？

Question

我已经分割了道路数据，如下所示:

import pandas as pd

input_df = pd.DataFrame({
    'ROUTE': ['US9', 'US9', 'US9', 'US9', 'US9'],
    'BMP':   [0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
    'EMP':   [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
    'VALUE': [19, 19, 232, 232, 19]
})

>>> print(input_df)
BMP  EMP ROUTE  VALUE
0.0  0.1   US9     19
0.1  0.2   US9     19
0.2  0.3   US9    232
0.3  0.4   US9    232
0.4  0.5   US9     19

BMP 列表示该属性沿着道路的线性引用 GIS 表示的开始里程点。 EMP 是相关的最终里程。当 VALUE 列相等时，我想合并相邻的段。

ArcGIS 中有一个工具可以执行此操作，名为 Dissolve Route Events 。我想用 Pandas 来完成这个任务。这是所需的输出:

output_df = pd.DataFrame({
    'ROUTE': ['US9', 'US9', 'US9'],
    'BMP':   [0.0, 0.2, 0.4],
    'EMP':   [0.2, 0.4, 0.5],
    'VALUE': [19, 232, 19]
})

>>> print(output_df)
BMP  EMP ROUTE  VALUE
0.0  0.2   US9     19
0.2  0.4   US9    232
0.4  0.5   US9     19

Answer 1

试试这个!

input_df['trip'] = (input_df.VALUE.diff() != 0).cumsum()
output_df = input_df.groupby(['ROUTE','trip','VALUE']).agg({'BMP':'first','EMP':'last'})
output_df.reset_index()
#
    ROUTE   trip    VALUE   BMP EMP
0   US9 1   19  0.0 0.2
1   US9 2   232 0.2 0.4
2   US9 3   19  0.4 0.5