python 遍历geopandas

在 geopandas 中，可以使用 `iterrows()` 方法或者 `apply()` 方法来遍历 GeoDataFrame 中的每一行数据。

使用 `iterrows()` 方法：

import geopandas as gpd

# 读取 shapefile 文件
gdf = gpd.read_file('data.shp')

# 遍历 GeoDataFrame 中的每一行数据
for index, row in gdf.iterrows():
    # 获取当前行的几何对象和属性值
    geometry = row.geometry
    attribute = row['attribute']
    
    # 在这里进行你的操作，比如打印
    print(geometry, attribute)

使用 `apply()` 方法：

import geopandas as gpd

# 读取 shapefile 文件
gdf = gpd.read_file('data.shp')

# 定义一个函数，用于处理每一行数据
def process_row(row):
    geometry = row.geometry
    attribute = row['attribute']
    
    # 在这里进行你的操作，比如打印
    print(geometry, attribute)

# 对每一行数据应用 process_row 函数
gdf.apply(process_row, axis=1)

需要注意的是，使用 `iterrows()` 方法会比 `apply()` 方法慢一些，但是它可以返回一个包含每一行数据的元组，更加灵活。而 `apply()` 方法则更加简洁，但是不能返回元组。