在python中选择与目标多边形共享边界的多边形，最好使用GeoPandas

在Python中选择与目标多边形共享边界的最佳方法是使用GeoPandas库。

GeoPandas是一个基于Pandas的开源库，用于处理地理空间数据。它结合了Pandas的数据分析功能和Shapely库的地理空间处理能力，提供了一种方便且高效的方式来处理地理空间数据。

要选择与目标多边形共享边界的多边形，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模块：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon

1. 创建目标多边形和其他多边形：

target_polygon = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)])  # 目标多边形
other_polygons = gpd.GeoSeries([Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)]), 
                               Polygon([(0, 1), (1, 1), (1, 0)])])  # 其他多边形

1. 创建GeoDataFrame对象并将多边形数据添加到其中：

gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=other_polygons)

1. 使用GeoPandas的intersects方法来选择共享边界的多边形：

selected_polygons = gdf[gdf.intersects(target_polygon)]

在以上步骤中，GeoPandas的intersects方法用于检测多边形之间是否相交或共享边界。它返回一个布尔类型的Series，指示每个多边形是否与目标多边形相交。通过将此Series应用于GeoDataFrame，可以选择与目标多边形共享边界的多边形。

GeoPandas不仅提供了处理地理空间数据的方法，还支持许多空间操作和分析功能，如空间缓冲区、空间联接、空间筛选等。它非常适用于解决地理空间问题和进行地理数据分析。

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