Функция для преобразования координат в серии панд и добавления в качестве дополнительной серии

Я хочу взять в качестве ряда координат, хранящихся в кадре данных pandas, и определить функцию, которая будет проходить через каждую запись, преобразовывать ее (BNG Easting Northing в Lat и Long) и сохранять ее в новом столбце в той же строке. Эта функция Элиз Хуард выглядит так, как будто она должна делать именно это

def proj_transform(df):
    #bng = pyproj.Proj(init='epsg:27700')
    bng = pyproj.Proj("+init=EPSG:27700")
    #wgs84 = pyproj.Proj(init='epsg:4326')
    wgs84 = pyproj.Proj("+init=EPSG:4326")
    lats = pd.Series()
    lons = pd.Series()
    for idx, val in enumerate(df['Easting']):
        lon, lat = pyproj.transform(bng,wgs84,df['Easting'][idx], df['Northing'][idx])
        lats.set_value(idx, lat)
        lons.set_value(idx, lon)
    df['lat'] = lats
    df['lon'] = lons
    return df

но я получаю следующую ошибку, как только я пытаюсь запустить функцию. Любой совет о том, что может быть причиной, или альтернативный подход в качестве обходного пути.

RuntimeError: non-convergent inverse meridional dist

Образец используемых данных;

Site Reference  LA Reference    Start Date  Easting Northing
0   380500145   NaN 20130101    105175.0    105175.0
1   380500128   NaN 20060331    104000.0    104000.0
2   380500085   NaN 20030401    105055.0    105055.0
3   380500008   NaN 19980930    108480.0    108480.0
4   380500009   NaN 19980930    105415.0    105415.0
5   380500136   SHLAA20100101   105081.0    105081.0
6   380500038   NaN 19980930    105818.0    105818.0
Источник

3 ответа

Решение

Как отмечает @ptrj;

RuntimeError: non-convergent inverse meridional dist

В данном случае это вызвано значениями NaN в данных.

Источник

Предполагая, что pyproj.transform работает правильно на одиночных (восточных, северных) парах координат, тогда вместо:

for idx, val in enumerate(df['Easting']):
    lon, lat = pyproj.transform(bng,wgs84,df['Easting'][idx], df['Northing'][idx])
    lats.set_value(idx, lat)
    lons.set_value(idx, lon)

Пытаться:

lons, lats = map(lambda x: pyproj.transform(bng, wgs84, x[0], x[1]),
                 zip(df['Easting'], df['Northing']))

И оставьте остальное без изменений.

редактировать

Это работает:

arr = map(lambda x: pyproj.transform(bng, wgs84, x[0], x[1]),
          zip(df['eastings'], df['northings']))
lons, lats = map(array, zip(*arr))
Источник

Я думаю, что функция работает нормально, но форматирование вашего ввода является виновником. В пятой строке ваших образцов данных нет места между SHLAA и дата - они составляют одно выражение в столбец LA Ref, в то время как столбец northings получает NaN, это NaN значение приводит к RuntimeError: b'non-convergent inverse meridional dist' в функции pyproj.transform,

После добавления пробела и переформатирования некоторых необходимых имен столбцов все заработало (или, по крайней мере, выглядело так).

Мой код:

import pandas as pd
import pyproj
from inspect import cleandoc
from io import StringIO

s = '''
    Site_Reference  LA_Reference    Start_Date  eastings northings
    0   380500145   NaN 20130101    105175.0    105175.0
    1   380500128   NaN 20060331    104000.0    104000.0
    2   380500085   NaN 20030401    105055.0    105055.0
    3   380500008   NaN 19980930    108480.0    108480.0
    4   380500009   NaN 19980930    105415.0    105415.0
    5   380500136   SHLAA 20100101   105081.0    105081.0
    6   380500038   NaN 19980930    105818.0    105818.0
    '''
s = cleandoc(s)
df = pd.read_csv(StringIO(s), sep = '\s+')
print(df)
   Site_Reference LA_Reference  Start_Date  eastings  northings
0       380500145          NaN    20130101    105175     105175
1       380500128          NaN    20060331    104000     104000
2       380500085          NaN    20030401    105055     105055
3       380500008          NaN    19980930    108480     108480
4       380500009          NaN    19980930    105415     105415
5       380500136        SHLAA    20100101    105081     105081
6       380500038          NaN    19980930    105818     105818

def proj_transform(df):
    bng = pyproj.Proj("+init=EPSG:27700")
    wgs84 = pyproj.Proj("+init=EPSG:4326")
    lats = pd.Series()
    lons = pd.Series()
    for idx, val in enumerate(df['eastings']):
        lon, lat = pyproj.transform(bng,wgs84,df['eastings'][idx], df['northings'][idx])
        lats.set_value(idx, lat)
        lons.set_value(idx, lon)
    df['lat'] = lats
    df['lon'] = lons
    return df

df_transformed = proj_transform(df)

print(df_transformed)
   Site_Reference LA_Reference  Start_Date  eastings  northings        lat       lon
0       380500145          NaN    20130101    105175     105175  50.771035 -6.183048
1       380500128          NaN    20060331    104000     104000  50.759899 -6.198721
2       380500085          NaN    20030401    105055     105055  50.769898 -6.184649
3       380500008          NaN    19980930    108480     108480  50.802348 -6.138924
4       380500009          NaN    19980930    105415     105415  50.773309 -6.179846
5       380500136        SHLAA    20100101    105081     105081  50.770144 -6.184302
6       380500038          NaN    19980930    105818     105818  50.777128 -6.174468
Источник
Другие вопросы по тегам