尝试使用 for 循环遍历数据框

Question

作为我的第一个项目之一，我正在开发一个程序，该程序接收一个地址和 return 该地址所在的政治区。我已经编写了地理编码函数，现在我正在开发一个函数，它接受 long/lat 作为参数，遍历 shapefile 中的多边形。如果它找到包含这些坐标的多边形，returns 与该多边形关联的地区名称。

我已经编写了该函数的一个版本，但它需要我指定（使用 loc 方法）要检查的多边形。如果坐标在该多边形内，则它 return 是相关地区的名称。否则，它 return 是“否”。下面是此函数的代码：

def senate_function(long, lat): #takes in long and lat coordinates as arguments 
    coordinates_1 = Point(long, lat) #converts coordinates to a point using Point method
    polygon = (s_districts.loc[3]['geometry']) #specifies which polygon to look in
    if coordinates_1.within(polygon) == True: #prints True if coordinates are in specified polygon
        print(s_districts['NAMELSAD20'][3])
    else: print("No")

我已经在多个地址上对其进行了测试并确认它确实有效，所以我的下一步是编写此函数的更好版本，它将遍历行，找到坐标所在的多边形，然后 return关联的区名。这是我写的：

def senate_function_1(long, lat): #takes in long and lat coordinates as arguments  
    coordinates_2 = Point(long, lat) #converts coordinates to a point using Point method 
    for row in s_districts["geometry"]:#loops through the column that contains polygons
        if coordinates_2.within == True: #checks to see if points is within the polygon
            print(s_districts['NAMELSAD20']) #if true, prints the district name corresponding to the polygon
        else: print('False')

当我调用此函数时，它 return 每一行返回“False”。所以它遍历文件，但出于某种原因，它没有检查坐标是否在多边形内。我对编码很陌生，如果我搞砸了术语，我很抱歉，但我想尽可能详细。谢谢！

Answer 1

根据您的描述，您可能忘记了在第二个代码段中指定 within 方法的参数。您还遗漏了要打印哪个地区名称的规范。目前它总是会打印出整个系列。我认为您可能想要以下内容：

def senate_function_1(long, lat): #takes in long and lat coordinates as arguments  
    coordinates_2 = Point(long, lat) #converts coordinates to a point using Point method 
    for row in s_districts["geometry"]:#loops through the column that contains polygons
        if coordinates_2.within(row) == True: #checks to see if points is within the polygon
            print(s_districts['NAMELSAD20'][s_districts.geometry==row]) #if true, prints the district name corresponding to the polygon
        else: print('False')

尝试使用 for 循环遍历数据框

Trying to iterate through a dataframe with a for loop

shapefile

dataframe

pandas