使用geopandas+Python3.9.5调用gdf.size()报numpy.int32不可调用

报错成因 #

• Geopandas的GeoDataFrame继承自Pandas的DataFrame，其中size是属性而非可调用方法，它直接返回GeoDataFrame中包含的总元素个数（值为 行数 × 列数），属于numpy.int32类型的数值。你在后面加了括号()相当于尝试调用一个数值对象，自然会抛出TypeError: 'numpy.int32' object is not callable的错误。
• 额外注意：就算你去掉括号用gdf.size也不符合你的需求，你要遍历行需要获取的是行数，而size返回的是总元素数，你应该用len(gdf)或者gdf.shape[0]来获取行数。

原有实现的额外问题 #

你写的循环删行逻辑存在严重缺陷：每次删除行之后，GeoDataFrame的长度会动态变小，而你循环的range是根据初始长度生成的，会出现索引错位、漏判、甚至索引越界报错的问题，完全不推荐用循环遍历的方式删行。

正确解决方案 #

1. 修正size调用的写法 #

如果需要获取总元素数，直接写不带括号的：

print(gdf.size)

如果需要获取行数，用以下两种写法均可：

# 写法1
print(len(gdf))
# 写法2
print(gdf.shape[0])

2. 更高效的删行实现（无需循环） #

你要删除所有adm0_a3等于AUS的行，直接用Pandas/Geopandas原生的布尔索引过滤即可，一行代码就能完成，性能远高于自行实现循环：

gdf = gdf[gdf['adm0_a3'] != 'AUS']

如果你需要保留过滤过程的打印日志，可以用迭代行的方式iterrows()，但注意不要在迭代原对象的同时删原对象，可以先收集要删除的索引再统一删除：

drop_indexs = []
for idx, row in gdf.iterrows():
    print("test", idx)
    if row['adm0_a3'] == 'AUS':
        drop_indexs.append(idx)
gdf = gdf.drop(drop_indexs)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zach W.