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Relier des tableaux basés sur une plage de valeurs ?

Relier des tableaux basés sur une plage de valeurs ?


J'ai un fichier de formes de polygones de colis avec 2 champs qui donnent une plage d'adresses basse et haute. Je voudrais associer cela à un fichier de formes de points qui a un champ d'adresse spécifique pour chaque point. Les adresses sont des chaînes homogénéisées dans les deux fichiers, j'ai juste besoin d'un moyen de relier chaque plage d'adresses de colis aux adresses exactes afin que je puisse les sélectionner et voir où elles se trouvent.

C'est à ce moment-là que je souhaite accéder au tableau associé pour la parcelle 10, avec la plage d'adresses 1428-1430 1ère avenue, j'aimerais avoir sélectionné TOUS les points du tableau associé à savoir :

  • 1428 1ère avenue
  • 1429 1ère avenue
  • 1430 1ère avenue

Existe-t-il un moyen de générer des relations légèrement plus complexes comme celle-ci sur Arcmap ?


Je comprends à quoi ressemble la chaîne homogonisée dans les points, mais je ne sais pas à quoi ressemblent les chaînes de parcelles si ce sont des chaînes homogonisées dans deux champs. Vous n'avez écrit qu'une seule chaîne comme plage et non deux chaînes distinctes, cela n'a donc aucun sens pour moi.

Les adresses doivent être standardisées, car la 1ère avenue et la 1ère ave ne se joindront pas sans un traitement supplémentaire dans un format standard, soit à l'aide d'outils de géocodage, soit de scripts python/de calculs de remplacement.

Si les noms de rue étaient identiques et que seuls les nombres étaient le problème, un script python utilisant des curseurs et des dictionnaires ne serait pas si difficile à écrire pour diviser les chaînes, faire correspondre les noms de rue et évaluer les plages pour écrire un seul champ numérique commun aux deux classes d'entités avec des valeurs représentant chaque plage. Mais avant de fournir un exemple de script, je voudrais savoir exactement comment les chaînes sont formatées et quel degré de normalisation doit avoir lieu pour que les noms de rue correspondent exactement. Python cold emploie également un algorithme SoundEx, mais plus de fausses correspondances se produiront plus vous vous éloignerez des correspondances exactes.

Étant donné que les deux sources sont des données spatiales, une jointure spatiale avec mise en mémoire tampon pourrait jouer un rôle dans la réduction des candidats de plage possibles et faciliter le processus de correspondance des rues et des plages. Une capture d'écran de la distribution des points et des parcelles serait nécessaire pour évaluer s'il s'agit ou non d'une autre approche possible.