Filtra per riquadro di selezione in Geopandas?

Ho un frame di dati geopandas in EPSG: 4326 e creerei un nuovo frame di dati costituito da tutte le righe che rientrano in un determinato riquadro di selezione.

Per prima cosa ottengo il riquadro di selezione a cui tengo (che in realtà è il riquadro di selezione di un altro frame di dati):

print df_sussex.total_bounds
[ -1.57239292  50.57467674   0.14528384  51.27465152]

Quindi creo un frame di dati costituito solo da quel rettangolo di selezione:

pts = gpd.GeoDataFrame(df_sussex.total_bounds)

E infine provo a ottenere tutte le funzionalità che si intersecano con quel rettangolo di selezione:

sac_sussex = gpd.overlay(pts, df_sac, how='intersection')

Ma questo mi dà AttributeError: No geometry data set yet (expected in column 'geometry'.

Che cosa sto facendo di sbagliato?

Il problema è perché stai usando il metodo 'total_bounds'. Produce solo una tupla con punti massimi e minimi di rettangolo di selezione. Il metodo da utilizzare è 'inviluppo'; precedente per costruire il rispettivo 'GeoDataFrame'. Ad esempio, leggendo i miei shapefile come GeoDataFrame :

import geopandas as gpd
pol1 = gpd.GeoDataFrame.from_file("pyqgis_data/polygon1.shp")
pol8 = gpd.GeoDataFrame.from_file("pyqgis_data/polygon8.shp")

Creazione del riquadro di delimitazione di pol1 e creazione del rispettivo GeoDataFrame :

bounding_box = pol1.envelope
df = gpd.GeoDataFrame(gpd.GeoSeries(bounding_box), columns=['geometry'])

Intersezione di entrambi GeoDataFrame :

intersections = gpd.overlay(df, pol8, how='intersection')

Stampa dei risultati:

from matplotlib import pyplot as plt
plt.ion()
intersections.plot() 

Ha funzionato come previsto.

Nota di modifica:

Usando il metodo 'total_bounds' (perché il metodo 'envelope' restituisce il riquadro di delimitazione per ogni caratteristica dei poligoni), può essere usato questo approccio:

from matplotlib import pyplot as plt
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point, Polygon

pol1 = gpd.GeoDataFrame.from_file("pyqgis_data/polygon1.shp")
pol8 = gpd.GeoDataFrame.from_file("pyqgis_data/polygon8.shp")

bbox = pol1.total_bounds

p1 = Point(bbox[0], bbox[3])
p2 = Point(bbox[2], bbox[3])
p3 = Point(bbox[2], bbox[1])
p4 = Point(bbox[0], bbox[1])

np1 = (p1.coords.xy[0][0], p1.coords.xy[1][0])
np2 = (p2.coords.xy[0][0], p2.coords.xy[1][0])
np3 = (p3.coords.xy[0][0], p3.coords.xy[1][0])
np4 = (p4.coords.xy[0][0], p4.coords.xy[1][0])

bb_polygon = Polygon([np1, np2, np3, np4])

df2 = gpd.GeoDataFrame(gpd.GeoSeries(bb_polygon), columns=['geometry'])

intersections2 = gpd.overlay(df2, pol8, how='intersection')

plt.ion()
intersections2.plot()

e il risultato è identico.

È possibile utilizzare il cxmetodo su un geodataframe per selezionare le righe all'interno di un rettangolo di selezione. Per i tuoi frame di esempio:

xmin, ymin, xmax, ymax = df_sussex.total_bounds
sac_sussex = df_sac.cx[xmin:xmax, ymin:ymax]

Da http://geopandas.org/indexing.html :

Oltre ai metodi panda standard, GeoPandas fornisce anche l'indicizzazione basata su coordinate con l' indicizzatore cx , che suddivide utilizzando un rettangolo di selezione. Verranno restituite le geometrie in GeoSeries o GeoDataFrame che intersecano il rettangolo di selezione.