将geopandas geodataframe转换为pandas datafram

Question

将geopandas geodataframe转换为pandas数据frame的最有效方法是什么？下面是我使用的方法，有没有其他方法在不产生错误方面更有效或更好？

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# assuming I have a shapefile named shp1.shp
gdf1 = gpd.read_file('shp1.shp')

# then for the conversion, I drop the last column (geometry) and specify the column names for the new df
df1 = pd.DataFrame(gdf1.iloc[:,:-1].values, columns = list(gdf1.columns.values)[:-1] )

Answer 1

不需要将GeoDataFrame转换为值数组，可以直接将其传递给DataFrame构造函数：

df1 = pd.DataFrame(gdf)

上面将保留“geometry”列，这对于将其作为普通数据帧是没有问题的。但如果您真的想删除该列，可以这样做（假设该列称为“geometry”）：

df1 = pd.DataFrame(gdf.drop(columns='geometry'))
# for older versions of pandas (< 0.21), the drop part: gdf.drop('geometry', axis=1)

两个注释：

• 通常不需要将GeoDataFrame转换为普通的DataFrame，因为从DataFrame知道的大多数方法都可以正常工作。当然，在某些情况下确实需要它（例如，在没有几何图形的情况下绘制数据），那么上述方法是最好的方法。
• 第一种方法（df1 = pd.DataFrame(gdf)）将不获取GeoDataFrame中数据的副本。从效率的角度来看，这通常是好的，但是根据您希望对数据帧执行的操作，您可能需要一个实际的副本：df1 = pd.DataFrame(gdf, copy=True)