Resumen
Une los atributos de una entidad con otra basada en la relación espacial. Las entidades de destino y los atributos unidos de las entidades de unión se escriben en la clase de entidad de salida.
Uso
La unión espacial hace coincidir las filas de las Entidades de unión con las Entidades de destino según sus ubicaciones espaciales relativas.
Por defecto, todos los atributos de las entidades de unión se incorporan a los atributos de las entidades de destino y se copian en la clase de entidad de salida. Puede definir los atributos que se escribirán en la salida al manipularlos en el parámetro Campo del mapa de las entidades de unión.
Dos nuevos campos, Join_Count y TARGET_FID, se agregan a la clase de entidad de salida. Join_Count indica cuántas entidades de unión coinciden con cada entidad de destino (TARGET_FID).
Otro campo nuevo, JOIN_FID, se agrega a la salida cuando se especifica Unir uno a muchos (JOIN_ONE_TO_MANY en Python) en el parámetro Operación de unión (join_operation en Python).
Cuando el parámetro Operación de unión es Unir uno a muchos, puede haber más de una fila en la clase de entidad de salida para cada entidad de destino. Utilice el campo JOIN_FID para determinar qué entidad se une a qué entidad de destino (TARGET_FID). Un valor de -1 en el campo JOIN_FID significa que ninguna entidad cumple la relación espacial especificada con la entidad de destino.
Todas las entidades de destino de entrada se escriben en la clase de entidad de salida si se cumplen las dos condiciones siguientes:
- Operación de unión está establecida en Unir uno a uno.
- Mantener todas las entidades de destino está activada (join_type = "KEEP_ALL" en Python).
Los campos del dataset de salida y el contenido de esos campos se pueden controlar utilizando el Mapa de campo.
- Para cambiar el orden de campos, seleccione un nombre de campo y arrástrelo a la posición que prefiera.
- El tipo de datos predeterminado de un campo de salida coincide con el tipo de datos del primer campo de entrada (de ese nombre) que encuentre. El tipo de datos se puede cambiar por cualquier otro tipo de datos válido de forma manual en cualquier momento.
- Están disponibles las siguientes reglas de fusión: primero, último, unir, sumar, valor medio, mediana, modo, mínimo, máximo, desviación estándar y recuento.
- Cuando utiliza la regla de fusión Unir, puede especificar un delimitador como un espacio, una coma, un punto, un guion, etc. Para utilizar un espacio, asegúrese de que el puntero del ratón esté al comienzo del cuadro de entrada y pulse la barra espaciadora una vez.
- Puede especificar las posiciones inicial y final de los campos de texto usando la opción de formato.
- No realice la desviación estándar en una sola entrada, ya que los valores no se pueden dividir por cero, por lo que esta no es una opción válida para las entradas individuales.
Las reglas de fusión especificadas en el parámetro Mapa de campo de Entidades de unión solo se aplican a los atributos de las entidades de unión y cuando se coteja más de una entidad con una entidad de destino (cuando Join_Count > 1). Por ejemplo, si tres entidades con valores de atributo DEPTH de 15,5; 2,5 y 3,3 se unen, y se aplica una regla de fusión de Valor medio, el campo de salida tendrá un valor de 6,1. Los valores nulos en los campos de unión se ignoran para el cálculo de estadísticas. Por ejemplo, 15,5, <null>, y 2,5 resultará en 9,0 para Valor medio y 2 para Recuento.
Cuando el parámetro Opción de coincidencia se configura en Más cercano o Geodésico más cercano, es posible que dos o más entidades de unión estén a la misma distancia de la entidad de destino. Cuando ocurre esta situación, una de las entidades de unión se selecciona de forma aleatoria como la entidad coincidente (el Id. de objeto de la entidad de unión no afecta esta selección aleatoria). Si desea encontrar la 2a, 3a o enésima entidad más cercana, utilice la herramienta Genera tabla de cercanía.
Si una entidad de unión tiene una relación espacial con varias entidades de destino, se cuenta tantas veces como coincidencias con la entidad de destino haya. Por ejemplo, si un punto está dentro de tres polígonos, el punto se cuenta tres veces, una vez por cada polígono.
Para obtener más información sobre el uso de las relaciones espaciales tridimensionales Intersecar 3D y Dentro de una distancia 3D, consulteSeleccionar por ubicación: relaciones 3D.
Sintaxis
arcpy.analysis.SpatialJoin(target_features, join_features, out_feature_class, {join_operation}, {join_type}, {field_mapping}, {match_option}, {search_radius}, {distance_field_name})
Parámetro | Explicación | Tipo de datos |
target_features | Los atributos de las entidades de destino y los atributos de las entidades unidas se transfieren a la clase de entidad de salida. Sin embargo, se puede definir un subconjunto de atributos en el parámetro del mapa de campo. | Feature Layer |
join_features | Los atributos de las entidades de unión se unen a los atributos de las entidades de destino. Consulte la explicación del parámetro join_operation para obtener detalles sobre cómo la agregación de atributos unidos se ve afectada por el tipo de operación de unión. | Feature Layer |
out_feature_class | Una nueva clase de entidad que contiene los atributos de las entidades de unión y de destino. Por defecto, todos los atributos de las entidades de destino y los atributos de las entidades unidas se escriben en la salida. Sin embargo, el conjunto de atributos que se transferirá se puede controlar mediante el parámetro del mapa de campo. | Feature Class |
join_operation (Opcional) | Especifica cómo se manejarán las uniones entre las entidades de destino y las entidades de unión en la clase de entidad de salida si se encuentran varias entidades de unión que tengan la misma relación espacial con una sola entidad de destino.
| String |
join_type (Opcional) | Especifica si todas las entidades de destino se mantendrán en la clase de entidad de salida (conocida como unión externa) o solo se mantendrán aquellas que tengan la relación espacial especificada con las entidades de unión (unión interna).
| Boolean |
field_mapping (Opcional) | Controla qué campos de atributos estarán en la salida. De forma predeterminada se incluirán todos los campos de las entradas. Se puede añadir, eliminar y reordenar los campos, además de cambiar su nombre y sus propiedades. Las reglas de fusión le permiten especificar cómo los valores de dos o más campos de entrada se fusionan o se combinan en un único valor de salida. Hay varias reglas de fusión que puede utilizar para determinan cómo se rellena con valores el campo de salida.
En Python puede utilizar la clase FieldMappings para definir este parámetro. | Field Mappings |
match_option (Opcional) | Especifica los criterios que se utilizan para hacer que concuerden las filas.
| String |
search_radius (Opcional) | Las entidades de unión que se encuentren dentro de esta distancia de una entidad de destino se considerarán para la unión espacial. El radio de búsqueda solo es válido cuando se especifica la relación espacial (match_option se configura en INTERSECT, WITHIN_A_DISTANCE, WITHIN_A_DISTANCE_GEODESIC, HAVE_THEIR_CENTER_IN, CLOSEST o CLOSEST_GEODESIC). Por ejemplo, si se utiliza un radio de búsqueda de 100 metros con la relación espacial WITHIN_A_DISTANCE, se unirá la entidad que se encuentre dentro de un radio de 100 metros de una entidad de destino. En las tres relaciones WITHIN_A_DISTANCE, si no se especifica ningún valor en search_radius, se utiliza una distancia de 0. | Linear Unit |
distance_field_name (Opcional) | Nombre de un campo que se va a agregar a la clase de entidad de salida que contiene la distancia entre la entidad de destino y la entidad de unión más cercana. Este parámetro solo es válido cuando se especifica la relación espacial (match_option se configura en CLOSEST o CLOSEST_GEODESIC). El valor de este campo es -1 si no coincide ninguna entidad dentro de un radio de búsqueda. Si no se especifica ningún nombre de campo, el campo no se agregará a la clase de entidad de salida. | String |
Muestra de código
En el siguiente script se muestra cómo utilizar la función SpatialJoin en una ventana de Python.
import arcpy
target_features = "C:/data/usa.gdb/states"
join_features = "C:/data/usa.gdb/cities"
out_feature_class = "C:/data/usa.gdb/states_cities"
arcpy.SpatialJoin_analysis(target_features, join_features, out_feature_class)
El siguiente script independiente muestra cómo utilizar la función SpatialJoin para unir los atributos de las ciudades a los estados.
# Name: SpatialJoin_Example2.py
# Description: Join attributes of cities to states based on spatial relationships.
# Requirements: os module
# Import system modules
import arcpy
import os
# Set local variables
workspace = r"C:\gpqa\mytools\spatialjoin\usa.gdb"
outWorkspace = r"C:\gpqa\mytools\spatialjoin\output.gdb"
# Want to join USA cities to states and calculate the mean city population
# for each state
targetFeatures = os.path.join(workspace, "states")
joinFeatures = os.path.join(workspace, "cities")
# Output will be the target features, states, with a mean city population field (mcp)
outfc = os.path.join(outWorkspace, "states_mcp2")
# Create a new fieldmappings and add the two input feature classes.
fieldmappings = arcpy.FieldMappings()
fieldmappings.addTable(targetFeatures)
fieldmappings.addTable(joinFeatures)
# First get the POP1990 fieldmap. POP1990 is a field in the cities feature class.
# The output will have the states with the attributes of the cities. Setting the
# field's merge rule to mean will aggregate the values for all of the cities for
# each state into an average value. The field is also renamed to be more appropriate
# for the output.
pop1990FieldIndex = fieldmappings.findFieldMapIndex("POP1990")
fieldmap = fieldmappings.getFieldMap(pop1990FieldIndex)
# Get the output field's properties as a field object
field = fieldmap.outputField
# Rename the field and pass the updated field object back into the field map
field.name = "mean_city_pop"
field.aliasName = "mean_city_pop"
fieldmap.outputField = field
# Set the merge rule to mean and then replace the old fieldmap in the mappings object
# with the updated one
fieldmap.mergeRule = "mean"
fieldmappings.replaceFieldMap(pop1990FieldIndex, fieldmap)
# Delete fields that are no longer applicable, such as city CITY_NAME and CITY_FIPS
# as only the first value will be used by default
x = fieldmappings.findFieldMapIndex("CITY_NAME")
fieldmappings.removeFieldMap(x)
y = fieldmappings.findFieldMapIndex("CITY_FIPS")
fieldmappings.removeFieldMap(y)
#Run the Spatial Join tool, using the defaults for the join operation and join type
arcpy.SpatialJoin_analysis(targetFeatures, joinFeatures, outfc, "#", "#", fieldmappings)
Entornos
Información de licenciamiento
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