如何读取含列表类型属性的GeoJSON文件？遇OGR类型不支持问题求助

OGR（GeoPandas底层依赖的地理数据解析库）不支持GeoJSON中的数组类型属性，读取时会直接跳过这类字段，因此你会收到Skipping field paths: unsupported OGR type: 5的警告，后续访问paths字段自然触发KeyError。以下是两种可行的解决方法：

方法一：手动解析GeoJSON文件补全数组字段 #

直接用标准JSON库读取完整数据，提取数组字段后合并到GeoDataFrame中：

import json
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import shape

# 读取GeoJSON文件
with open("example.geojson", "r", encoding="utf-8") as f:
    geojson_data = json.load(f)

# 分离属性与几何数据
feature_properties = []
geometries = []
for feature in geojson_data["features"]:
    feature_properties.append(feature["properties"])
    geometries.append(shape(feature["geometry"]))

# 创建包含完整属性的GeoDataFrame
tiling_grid = gpd.GeoDataFrame(
    feature_properties,
    geometry=geometries,
    crs=geojson_data["crs"]["properties"]["name"]
)

# 现在可正常访问paths字段
for index, row in tiling_grid.iterrows():
    tile_id = row['tile_id']
    tile_geometry = row['geometry']
    paths = row['paths']  # 无KeyError

方法二：导出时提前转换数组格式（从根源避免问题） #

如果是你自己生成的GeoJSON，导出前将数组转为OGR支持的字符串类型，读取后再还原：

导出时处理： #

# 假设原始GeoDataFrame为gdf，包含paths数组字段
gdf["paths_str"] = gdf["paths"].apply(lambda arr: ",".join(arr))
# 导出转换后的字段
gdf.to_file("example_fixed.geojson", columns=["tile_id", "geometry", "paths_str"])

读取时还原： #

tiling_grid = gpd.read_file("example_fixed.geojson")
# 将字符串转回数组
tiling_grid["paths"] = tiling_grid["paths_str"].apply(lambda s: s.split(","))
# 可选：删除临时字符串字段
tiling_grid.drop("paths_str", axis=1, inplace=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者beatrice