如何从pandas DataFrame的POLYGON_WKT_TEXT列提取经纬度坐标对列表

两种高效实现方案，均无需按坐标数量拆分多列，时间复杂度为O(n)，适配任意坐标点数量的行：

方案1：基于shapely的标准解析方案（推荐） #

依赖专门处理WKT格式的shapely库，底层为C实现，效率高且兼容所有标准WKT格式，可自动处理换行、多余空格、带内环的多边形等复杂场景：

1. 先安装依赖：

pip install shapely

2. 处理代码：

import pandas as pd
from shapely.wkt import loads as wkt_loads

def wkt_to_coord_list(wkt_str):
    # 解析WKT字符串为多边形对象
    polygon = wkt_loads(wkt_str)
    # 提取多边形外边界的所有坐标点
    coord_pairs = list(polygon.exterior.coords)
    # 按需求格式输出，以下二选一：
    # 选项1：输出数值元组列表：[(-105.0188, 39.6233), ...]
    # return coord_pairs
    # 选项2：输出与示例一致的空格分隔字符串元组列表：[(-105.0188 39.6233), ...]
    return [f"({lon} {lat})" for lon, lat in coord_pairs]
    # 若需要输出为字符串格式的列表，外层套str即可：
    # return str([f"({lon} {lat})" for lon, lat in coord_pairs])

# 应用到DataFrame生成新列
df['POLYGON_WKT_TXT'] = df['POLYGON_WKT_TEXT'].apply(wkt_to_coord_list)

方案2：纯正则字符串处理方案（无第三方依赖） #

不需要安装额外库，适合简单场景下的快速处理：

import pandas as pd
import re

def wkt_to_coord_list_by_re(wkt_str):
    # 匹配所有经纬度数字对
    coord_matches = re.findall(r'-?\d+\.\d+\s+-?\d+\.\d+', wkt_str)
    # 按需求格式输出
    return [f"({coord})" for coord in coord_matches]
    # 若需要输出为字符串格式的列表，外层套str即可：
    # return str([f"({coord})" for coord in coord_matches])

# 应用到DataFrame生成新列
df['POLYGON_WKT_TXT'] = df['POLYGON_WKT_TEXT'].apply(wkt_to_coord_list_by_re)

注意：正则方案如果遇到带内环的多边形，会同时提取内环坐标，如有复杂WKT格式需求优先使用方案1。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hayford K Adjavor