ArcGIS 取并集、擦除问题

Posted 2023-05-13

参考技术A

栅格进行分析的时候最头疼的就是NoData值的问题，只要其中某一栅格单元值是NoData,也不管另外的栅格图层对应的栅格单元上是不是NoData,最后的结果肯定都是NoData！
所以取并集，不能相加。要用 “镶嵌至新栅格” 这个工具。

关于擦除，假设下图中粉色部分为被擦除图层（A），黑色部分为擦除图层（B），即我们想要把黑色部分从粉色部分去除掉。那我们该怎么做呢？

con是条件函数，就是if else 的表达语句。上式含义：如果这个栅格B是NoData值，那么输出栅格的值为A的值，否则令其等于0，当然这个可以自定义，并不一定要等于0。

3.提取大于0的栅格

利用按属性提取工具提取属性大于0的栅格，Ok啦！

python-dataframe的合并（append, merge, concat, join）

参考技术A

创建2个DataFrame：

示例：

默认值：axis=0
axis=0：竖方向（index）合并，合并方向index作列表相加，非合并方向columns取并集
axis=1：横方向（columns）合并，合并方向columns作列表相加，非合并方向index取并集
axis=0：

axis=1：

备注：原df中，取并集的行/列名称不能有重复项，即axis=0时columns不能有重复项，axis=1时index不能有重复项：

默认值：join=‘outer’
非合并方向的行/列名称：取交集（inner），取并集（outer）。
axis=0时join=\'inner\'，columns取交集：

axis=1时join=\'inner\'，index取交集：

默认值：join_axes=None，取并集
合并后，可以设置非合并方向的行/列名称，使用某个df的行/列名称
axis=0时join_axes=[df1.columns]，合并后columns使用df1的：

axis=1时axes=[df1.index]，合并后index使用df2的：

同时设置join和join_axes的，以join_axes为准：

默认值：ignore_index=False
合并方向是否忽略原行/列名称，而采用系统默认的索引，即从0开始的int。
axis=0时ignore_index=True，index采用系统默认索引：

axis=1时ignore_index=True，columns采用系统默认索引：

默认值：keys=None
可以加一层标签，标识行/列名称属于原来哪个df。
axis=0时设置keys：

axis=1时设置keys：

也可以传字典取代keys：

默认值：levels=None
明确行/列名称取值范围：

默认值：sort=True，提示新版本会设置默认为False，并取消该参数
但0.22.0中虽然取消了，还是设置为True
非合并方向的行/列名称是否排序。例如1.1中默认axis=0时columns进行了排序，axis=1时index进行了排序。
axis=0时sort=False，columns不作排序：

axis=1时sort=False，index不作排序：

竖方向合并df，没有axis属性
不会就地修改，而是会创建副本
示例：

和concat相同，append也支持append多个DataFrame

示例：

对df1和df2进行merge：

可以看到只有df1和df2的key1=y的行保留了下来，即默认合并后只保留有共同列项并且值相等行（即交集）。
本例中left和right的k1=y分别有2个，最终构成了2*2=4行。
如果没有共同列会报错：

新增一个共同列，但没有相等的值，发现合并返回是空列表，因为默认只保留所有共同列都相等的行：

可以指定on，设定合并基准列，就可以根据k1进行合并，并且left和right共同列k2会同时变换名称后保留下来：

默认值：on的默认值是所有共同列，本例为：on=[\'k1\', \'k2\']

how取值范围：\'inner\', \'outer\', \'left\', \'right\'
默认值：how=\'inner\'
‘inner’：共同列的值必须完全相等：

‘outer’：共同列的值都会保留，left或right在共同列上的差集，会对它们的缺失列项的值赋上NaN：

‘left’：根据左边的DataFrame确定共同列的保留值，右边缺失列项的值赋上NaN：

‘right’：根据右边的DataFrame确定共同列的保留值，左边缺失列项的值赋上NaN：

默认值：indicator=False，不显示合并方式
设置True表示显示合并方式，即left / right / both：

Join columns with other DataFrame either on index or on a key column. Efficiently join multiple DataFrame objects by index at once by passing a list.
Parameters
otherDataFrame, Series, or list of DataFrame
Index should be similar to one of the columns in this one. If a Series is passed, its name attribute must be set, and that will be used as the column name in the resulting joined DataFrame.
onstr, list of str, or array-like, optional
Column or index level name(s) in the caller to join on the index in other, otherwise joins index-on-index. If multiple values given, the other DataFrame must have a MultiIndex. Can pass an array as the join key if it is not already contained in the calling DataFrame. Like an Excel VLOOKUP operation.
how‘left’, ‘right’, ‘outer’, ‘inner’, default ‘left’
How to handle the operation of the two objects.