Python 从Cartopy shapereader记录中获取特定国家/地区的信息

我正在绘制国家级的世界地图数据，使用Cartopy shapereader自然地球记录中提供的几何图形：

import cartopy.io.shapereader as shpreader
import pandas as pd

my_data = pd.read_csv("my_data.csv", index_col = 0)

shpfilename = shpreader.natural_earth(resolution='50m',
                                      category='cultural',
                                      name='admin_0_countries')
reader = shpreader.Reader(shpfilename)
countries = reader.records()

for country in countries:

   sovgt = country.attribute["SOVEREIGNT"]

   plot_val = my_data.loc[sovgt]

   ax.add_geometries([country.geometry],
                     ccrs.PlateCarree(),
                     facecolor = cmap(plot_val))

我的问题是：有没有一种更简洁的方法可以从

国家中提取特定国家的数据，因为它是一个生成器。如果我能做像这样的事情，那就更好了

for country in my_data.index.to_list():
   
   geometry = countries[country].geometry

   ax.add_geometries(geometry,
                     ccrs.PlateCarree(),
                     facecolor = cmap(plot_val))

原因是我在
my_data
中的国家索引与
国家中的国家名称不一致。我有一个分层的
try:，除了KeyError:
，还有一个名字目录，用来处理我的数据集中没有单独列出的所有依赖状态等

这可能是关于生成器对象的更一般的问题。如果这也是一个愚蠢的问题，我深表歉意。
我对发电机没有任何见解，但我回答了一个相关的问题，即从国家名称和价值观列表中为一个国家在地图上着色

关键的一步是将自然地球数据读入geopandas，这样您就可以使用数据帧而不是生成器。不是很优雅，但应该可以：

import geopandas
from cartopy.io import shapereader
shpfilename = shapereader.natural_earth('50m', 'cultural', 'admin_0_countries')
df = geopandas.read_file(shpfilename)
df.head()

检查此示例：