geopandas空间连接
[*]left_df：GeoDataFrame，传入空间连接对应的左表
[*]right_df：GeoDataFrame，传入空间连接对应的右表
[*]how：字符型，用于决定连接方式，'inner'表示内连接，且连接结果表中的矢量列来自左表；'left'表示左连接，且结果表中的矢量列来自左表；'right'表示右连接，最终结果表中的矢量列来自右表
[*]op：字符型，用于设定拓扑判断的规则，'intersects'代表相交，即几何对象之间存在共有的边或内部点；'contains'代表包含，即一个几何对象至少有一个点位于另一个几何对象内部，且其本身没有任何点落在另一个结几何对象的外部；'within'表示在内部，是'contains'的相反情况，即左表被右表矢量'contains'
[*]lsuffix：字符型，代表当左右表连接之后存在重名列时，为左表重名的列添加的后缀，默认为'left'
[*]rsuffix：字符型，意义类似lsuffix，默认为'right'
https://img2023.cnblogs.com/blog/2028466/202212/2028466-20221201153500149-739313185.png
import geopandas as gpb
Berlin = gpb.read_file(r'E:\项目\市.shp')
Berlin.head()
a = gpb.read_file(r'G:\空间单元WGS84.shp')
a.head()
b =gpb.sjoin(left_df=a[['grid_id','geometry']], right_df=Berlin[['fnid','geometry']], op='intersects',how = 'right')
b.dropna(axis=0,how='any',inplace = True)
len(b)
e = b[['grid_id','fnid']]
e.to_csv(r'E:\项目\20211013daas平台\01数据\20220621联通数据改版\连接后shp\upload_grid_geo2022.csv')
#data.plot()
#针对一对多的情况
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