如何有效地过滤geopandas df中不在形状多边形范围内的行？

要有效地过滤geopandas df中不在形状多边形范围内的行，可以使用geopandas的空间查询功能来实现。具体步骤如下：

1. 首先，导入geopandas库和相关依赖库：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point, Polygon

1. 创建一个多边形Polygon对象，表示过滤的范围：

filter_polygon = Polygon([(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), ...])

这里的坐标点(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), ...可以根据实际需要进行设置。

1. 将过滤范围的多边形转换为geopandas的GeoDataFrame对象：

filter_polygon_gdf = gpd.GeoDataFrame({'geometry': [filter_polygon]})

1. 使用geopandas的空间查询功能，过滤不在多边形范围内的行：

filtered_df = gpd.sjoin(df, filter_polygon_gdf, how='inner', op='within')

这里的df是待过滤的geopandas DataFrame对象。

1. 最后，获取过滤后的结果：

filtered_df.head()

这样就可以得到一个过滤后的geopandas DataFrame，其中包含了位于多边形范围内的行。

注意：上述代码中的df和filtered_df是变量名，需要根据实际情况进行替换。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云地理空间数据库（Tencent Cloud Spatial Database）

产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/gsdb