如何用global_land_mask给CSV添加Land_Sea列？代码无输出排查

我有一个包含地点（纬度Latitude、经度Longitude）等变量的CSV文件，希望借助global_land_mask库识别这些地点是否位于陆地，并将结果（True/False）写入名为'Land_Sea'的新列。

数据示例：

尝试的代码：

import pandas as pd
from global_land_mask import globe

texas = pd.read_csv('tx.csv')
# Create a column, title it, and put in the data. Syntax: df.insert(col index, 'col name', 'data')
tx_land_sea = texas.insert(5, 'Land_Sea', globe.is_land(texas['Latitude'], texas['Longitude']))
tx_land_sea

运行后无输出，请问问题出在哪里？

核心问题 #

pandas.DataFrame.insert()是原地修改方法——它直接在原DataFrametexas中插入新列，不会返回任何有效对象，所以你赋值的tx_land_sea实际上是None，打印tx_land_sea自然看不到结果。

修正后的代码 #

直接操作原DataFrame，之后查看原对象或者将结果保存为CSV：

import pandas as pd
from global_land_mask import globe

# 读取CSV
texas = pd.read_csv('tx.csv')
# 原地插入Land_Sea列，无需赋值
texas.insert(5, 'Land_Sea', globe.is_land(texas['Latitude'], texas['Longitude']))

# 查看结果（可选）
print(texas)
# 保存修改后的CSV（可选，根据需求执行）
texas.to_csv('tx_with_land_sea.csv', index=False)

额外说明 #

• globe.is_land()的参数顺序是纬度在前，经度在后，你的代码中传入texas['Latitude'], texas['Longitude']是正确的，不需要调整。
• 如果不需要指定列的位置，也可以用更简洁的方式添加列：

  texas['Land_Sea'] = globe.is_land(texas['Latitude'], texas['Longitude'])
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Deeone