我想計算最近的學(xué)校距特定地理區(qū)域的建筑物的距離，然后對距離值進行分類（例如0-100、100-200等）。使用的數(shù)據(jù)源是OpenStreetMap（OSM）。首先，我將建筑物和學(xué)校數(shù)據(jù)存儲在兩個單獨的地理數(shù)據(jù)框中，并嘗試采用（使用 Geopandas 計算到最近特征的距離）中的解決方案。但我遇到了一些錯誤。這個問題的不同之處在于，兩個地理數(shù)據(jù)框都包含多種類型的幾何圖形，即點（OSM 中的節(jié)點）和多邊形（OSM 中的路徑）。
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呼啦一陣風(fēng)
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假設(shè)您有 buiding_df 和 school_df 分別是建筑和學(xué)校的兩個數(shù)據(jù)框。現(xiàn)在您可以使用以下代碼計算最近的學(xué)校距特定區(qū)域的建筑物的距離，
def nearest_school(building_df, school_df):
return school_df.distance(building_df).min()
buildings_utm['nearest_school_distance'] = building_df.geometry.apply(nearest_school, args=(school_df,))
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