嗨，我完全理解你现在的困扰——用Python循环逐个判断点是否在城市边界内的效率确实极低，尤其是当你的点数据量较大时，这种方法会把大量时间浪费在Python层面的循环操作上。其实GeoPandas和OSMnx本身就提供了矢量化的空间操作工具，能帮你大幅提升处理速度，下面是两种高效的实现方式：

方法一：使用within矢量化判断 #

GeoPandas的within方法是矢量化的空间判断函数，底层调用的是GEOS库的C语言实现，速度比Python循环快几个数量级。步骤如下：

1. 确保两个GeoDataFrame的坐标系（CRS）一致（非常重要！空间操作必须在同一坐标系下进行）
2. 直接用within筛选出在巴黎边界内的点

示例代码：

import geopandas as gpd
import osmnx as ox

# 读取点数据
myShape = gpd.read_file('myShape.shp')

# 获取巴黎边界
city = ox.gdf_from_place('Paris', which_result=2)

# 统一坐标系（如果两者CRS不同的话）
if myShape.crs != city.crs:
    myShape = myShape.to_crs(city.crs)

# 提取巴黎的边界多边形（因为city里只有一个巴黎边界，取第一个元素）
paris_boundary = city.geometry.iloc[0]

# 筛选出在巴黎边界内的点
filtered_points = myShape[myShape.geometry.within(paris_boundary)]

方法二：使用空间连接sjoin #

你一开始已经导入了geopandas.tools.sjoin，空间连接也是一种非常高效的方式，它会自动完成点与多边形的空间匹配，只保留落在多边形内的点：

示例代码：

import geopandas as gpd
from geopandas.tools import sjoin
import osmnx as ox

# 读取点数据
myShape = gpd.read_file('myShape.shp')

# 获取巴黎边界
city = ox.gdf_from_place('Paris', which_result=2)

# 统一坐标系
if myShape.crs != city.crs:
    myShape = myShape.to_crs(city.crs)

# 空间连接：只保留落在巴黎边界内的点，how='inner'表示内连接
filtered_points = sjoin(myShape, city, how='inner', predicate='within')

# 可以删除空间连接带来的额外列（比如来自city的属性）
filtered_points = filtered_points.drop(columns=[col for col in city.columns if col != 'geometry'])

为什么这些方法更快？ #

• 避免了Python层面的循环：所有空间判断都是在底层的C库（GEOS）中完成的，矢量化操作能一次性处理所有点，而不是逐个遍历。
• 没有频繁的DataFrame修改操作：原代码中每次drop都会生成新的DataFrame，带来额外的内存开销和时间损耗，而上面的方法直接生成筛选后的结果，效率更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者emax