使用geopandas提取NetCDF格点数据对应国家的问题求助

你的核心问题是当前用格点中心点做空间匹配，只能关联到中心所在的国家。只要把每个格点的几何从点替换为对应范围的矩形面，再做空间相交连接，就能匹配到所有和该格点有重叠的国家。

你只需要替换原代码中生成pdsi_gdf的部分，其余逻辑基本不需要改动：
首先导入需要的依赖，再自动计算格点分辨率，构造每个格点的矩形几何：

from shapely.geometry import Polygon

# 自动计算格点的半分辨率，适配不同分辨率的NetCDF数据
lon_step = ds.lon.diff(dim='lon').values[0]
lat_step = ds.lat.diff(dim='lat').values[0]
half_lon_res = lon_step / 2
half_lat_res = lat_step / 2

# 定义生成格点矩形的函数
def get_grid_polygon(row):
    lon, lat = row['lon'], row['lat']
    # 按顺时针顺序构造矩形四个顶点，最后回到起点闭合
    return Polygon([
        (lon - half_lon_res, lat - half_lat_res),
        (lon + half_lon_res, lat - half_lat_res),
        (lon + half_lon_res, lat + half_lat_res),
        (lon - half_lon_res, lat + half_lat_res),
        (lon - half_lon_res, lat - half_lat_res)
    ])

# 替换原有点几何生成逻辑，改用格点矩形作为geometry
pdsi_gdf = geopandas.GeoDataFrame(
    pdsi,
    geometry = pdsi.apply(get_grid_polygon, axis=1),
    crs = world_shp.crs
)

# 空间连接时指定相交匹配规则，只要格点和国家边界有重叠就会生成关联记录
join_inner_df = geopandas.sjoin(pdsi_gdf, world_shp, how="inner", predicate="intersects")

• 若存在跨180度经线的格点，需要先对跨经线的多边形做拆分处理，避免匹配异常
• 你当前用的naturalearth_lowres是低精度行政边界，对边界匹配精度要求高的话可以替换为更高分辨率的行政边界数据
• 后续如果需要按国家统计PDSI数值，可以额外计算格点和对应国家的重叠面积占比，做面积加权统计，结果会更符合实际情况

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ggmaster