如何在Excel/QGIS中快速批量标记坐标所属的多边形区域？

我有一份Excel存储的销售线索坐标列表，需要判断每个坐标是否在指定多边形（如城市边界）内，在表格新增列标记所属多边形，不属于任何多边形则标记为NIL。之前手动在QGIS筛选效率太低，求Excel、QGIS或其他工具的高效方案。

示例 #

输入 #

输出 #

方法一：QGIS自动化空间连接（最推荐，适合大数据量） #

• 加载数据：
  1. 把Excel坐标表另存为CSV，通过图层 > 添加图层 > 添加分隔文本图层导入，设置X为Longitude、Y为Latitude，坐标系选WGS84（EPSG:4326）。
  2. 导入多边形图层（城市边界），确保和点图层坐标系一致。
• 空间连接：
  1. 打开处理工具箱 > 矢量通用 > 连接属性（按位置）。
  2. 目标图层选点图层，连接图层选多边形图层；连接类型选保留所有记录（要保留所有点，包括不在多边形内的）。
  3. 勾选目标要素在连接要素内，输出字段选多边形的名称字段（比如城市名）。
• 处理结果：
  1. 右键连接后的图层，选择导出 > 保存要素为，导出为Excel/CSV格式。
  2. 把未匹配到多边形的点对应的Polygon列填充为NIL。

方法二：Excel实现（适合小数据量） #

方案1：Power Query自定义函数 #

1. 把每个多边形的顶点坐标整理成表格，包含城市名、纬度、经度列，和点数据一起导入Power Query。
2. 新建自定义函数实现射线法判断点是否在多边形内（核心逻辑：统计点向右射线与多边形边的交点数，奇数则在内部），示例函数：

   let
       IsPointInPolygon = (pointLat as number, pointLon as number, polygonPoints as list) as logical =>
       let
           count = List.Count(polygonPoints),
           inside = false,
           Loop = List.Generate(
               () => [i=0, j=count-1, inside=inside],
               each [i] < count,
               each [
                   i = [i]+1,
                   j = [i]-1,
                   inside = if (
                       (polygonPoints{[i]}[纬度] > pointLat) <> (polygonPoints{[j]}[纬度] > pointLat)
                       and pointLon < (polygonPoints{[j]}[经度]-polygonPoints{[i]}[经度])*(pointLat-polygonPoints{[i]}[纬度])/(polygonPoints{[j]}[纬度]-polygonPoints{[i]}[纬度])+polygonPoints{[i]}[经度]
                   ) then not [inside] else [inside]
               ],
               each [inside]
           ),
           Result = List.Last(Loop)
       in
           Result
   in
       IsPointInPolygon
   

3. 对每个点遍历所有多边形，调用函数判断，返回匹配的城市名，无匹配则返回NIL。

方案2：第三方插件 #

安装MapTools插件，用自带的POINTINPOLYGON()函数，直接传入点坐标和多边形顶点范围就能得到结果。

方法三：Python脚本（适合技术人员，可批量自动化） #

1. 先安装依赖库：

   pip install pandas geopandas shapely
   

2. 编写脚本批量处理：

   import pandas as pd
   import geopandas as gpd
   from shapely.geometry import Point
   
   # 读取点数据
   points_df = pd.read_excel("销售线索坐标.xlsx")
   # 转换为地理数据格式
   geometry = [Point(xy) for xy in zip(points_df['Longitude'], points_df['Latitude'])]
   points_gdf = gpd.GeoDataFrame(points_df, geometry=geometry, crs="EPSG:4326")
   
   # 读取多边形数据（支持shp/GeoJSON等格式）
   polygons_gdf = gpd.read_file("城市边界.shp")
   polygons_gdf = polygons_gdf.to_crs("EPSG:4326")
   
   # 空间匹配
   joined_gdf = gpd.sjoin(points_gdf, polygons_gdf, how="left", predicate="within")
   
   # 填充无匹配的结果为NIL
   joined_gdf['Polygon'] = joined_gdf['城市名字段'].fillna('NIL')
   
   # 导出到Excel
   joined_gdf.to_excel("带归属地的销售线索.xlsx", index=False)
   

   注：把城市名字段替换成你多边形图层里存储城市名称的字段。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者VVstack43