学ぶ GeoPandasによる空間結合

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空間結合は、属性値の一致だけでなく、空間的な関係に基づいて地理空間データセットを結合する強力な手法。 geopandas を使用すると、「どのポイントがどのポリゴン内にあるか」や「どのフィーチャが互いに最も近いか」といった問いに簡単に答えることが可能。この機能の中心となるのが geopandas の sjoin() メソッドであり、2つの GeoDataFrame オブジェクトを空間的な関係で結合する。

例えば、学校の位置（ポイント）を含むデータセットと、地域の境界（ポリゴン）を含む別のデータセットがあるとする。空間結合を行うことで、どの学校がどの地域に位置しているかを特定したり、地域ごとの学校数を集計したりできる。

sjoin() の geopandas メソッドでは、結合に使用する空間関係（within、contains、intersects など）を指定可能。さらに、left、right、inner などの結合タイプも選択でき、各データセットのレコードがどのようにマッチし、結果に保持されるかを制御できる。


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import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point, Polygon

# Create GeoDataFrame of points (e.g., schools)
points = gpd.GeoDataFrame({
    "school": ["A", "B", "C"],
    "geometry": [
        Point(1, 1),
        Point(2, 2),
        Point(3, 3)
    ]
})

# Create GeoDataFrame of polygons (e.g., neighborhoods)
polygons = gpd.GeoDataFrame({
    "neighborhood": ["Red", "Blue"],
    "geometry": [
        Polygon([(0,0), (0,2), (2,2), (2,0)]),   # Red neighborhood
        Polygon([(2,2), (2,4), (4,4), (4,2)])    # Blue neighborhood
    ]
})

# Spatial join: which school is in which neighborhood?
left_join = gpd.sjoin(points, polygons, how="left", predicate="within")
right_join = gpd.sjoin(points, polygons, how="right", predicate="within")
inner_join = gpd.sjoin(points, polygons, how="inner", predicate="within")

print("Left Join Result:")
print(left_join[["school", "neighborhood"]])

print("\nRight Join Result:")
print(right_join[["school", "neighborhood"]])

print("\nInner Join Result:")
print(inner_join[["school", "neighborhood"]])

上記の例では、3種類の結合タイプを確認できる：

Left join：すべてのポイント（学校）を保持し、利用可能な場合は地域情報を追加。
Right join：すべてのポリゴン（地域）を保持し、その中に含まれる学校を追加。
Inner join：地域内に存在するポイントのみを保持。

適切な結合タイプの選択は、分析目的によって異なる。例えば、地域内外を問わずすべての学校を取得したい場合は left join を使用。すべての地域とその中に含まれる学校を確認したい場合は right join を使用。地域内に存在する学校だけに関心がある場合は inner join を使用。

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