如何使用Shapely将Pandas DataFrame单列转换为几何列

方法1：基于Pandas apply批量转换 #

直接对存储WKB十六进制字符串的列调用apply()方法，将loads函数作用到每一行的值即可：

import pandas as pd
from shapely.wkb import loads

# 请将下方df替换为你读入的DataFrame对象，wkb_col替换为存储十六进制WKB的实际列名
df['geometry'] = df['wkb_col'].apply(lambda x: loads(x, hex=True))

如果需要同步生成WKT格式的列，可追加以下代码：

df['wkt'] = df['geometry'].apply(lambda x: x.wkt)

方法2：转换为GeoPandas GeoDataFrame（推荐空间分析场景使用） #

如果后续需要进行空间运算、空间过滤等操作，直接生成GeoDataFrame的使用效率更高：

import geopandas as gpd
from shapely.wkb import loads

# 批量生成几何列
geometry = df['wkb_col'].apply(lambda x: loads(x, hex=True))
# 构造GeoDataFrame，可根据WKB实际坐标系指定crs参数，示例为WGS84坐标系EPSG:4326
gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry=geometry, crs="EPSG:4326")

注意事项 #

• 如果你的WKB列已经是bytes类型而非十六进制字符串，删除loads函数中的hex=True参数即可
• 数据量较大时可直接使用GeoPandas内置方法提升转换效率：

import geopandas as gpd
gdf = gpd.GeoDataFrame(
    df, 
    geometry=gpd.GeoSeries.from_wkb(df['wkb_col'], hex=True), 
    crs="EPSG:4326"
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FerLehovec