如何通过经纬度坐标借助CountryInfo获取子区域？格式匹配问题咨询

核心问题 #

• 你传入subregion函数的是Point几何对象，但CountryInfo里的latlng是[纬度值, 经度值]的数值列表，类型和格式完全不匹配，直接用==肯定匹配不到。
• 地震数据的经纬度是浮点数，和CountryInfo里的latlng（多为近似值）直接用相等判断会因为精度问题匹配失败。

修正步骤 #

1. 统一坐标格式 #

把Point对象转换成和CountryInfo的latlng一致的[纬度, 经度]格式，注意你创建Point时用的是(经度, 纬度)，提取时要反过来。

2. 改用近似匹配 #

放弃精确相等判断，通过判断经纬度差值在极小范围内（比如0.5度）来匹配，避免浮点数精度干扰。

3. 优化性能 #

提前实例化CountryInfo对象，不要在循环里重复创建，提升运行效率。

修正后的代码 #

import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
import seaborn as sns
from countryinfo import CountryInfo

# 获取数据
df = pd.read_csv("earthquakes.csv")

# 创建坐标点（Point参数为(经度, 纬度)）
df_geometry = [Point(xy) for xy in zip(df.longitude, df.latitude)]
gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry=df_geometry)

# 设置seaborn默认主题
sns.set_theme()

# 提前初始化CountryInfo，避免重复实例化
country_info = CountryInfo()
all_countries = country_info.all()

# 定义获取子区域的函数
def get_subregion(point):
    # 从Point中提取[纬度, 经度]，和CountryInfo的latlng格式对齐
    point_latlng = [point.y, point.x]
    for info in all_countries.values():
        if "latlng" in info:
            country_latlng = info["latlng"]
            # 近似匹配：经纬度差值都在0.5度以内（可根据需求调整精度）
            if abs(point_latlng[0] - country_latlng[0]) < 0.5 and abs(point_latlng[1] - country_latlng[1]) < 0.5:
                return info["subregion"]
    # 匹配不到时返回None
    return None

# 为GeoDataFrame添加子区域列
gdf["subregion"] = gdf["geometry"].apply(get_subregion)

# 绘制散点图（修正原代码x轴与注释不符的问题，若需latitude可自行改回）
sns.jointplot(data=gdf, x="longitude", y="mag", hue="subregion")

额外说明 #

• 原代码中sns.jointplot的x轴写为latitude，但注释标注的是“longitude / magnitude”，已修正为x="longitude"，可根据实际需求调整。
• 近似匹配的精度阈值（0.5度）可根据数据情况微调，阈值越小匹配越严格。
• 偏远地区的坐标可能无法匹配到对应子区域，会返回None，可后续通过填充默认值或过滤处理空值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user27954385