Python 错误：尝试在多边形中查找点时，float（）参数必须是字符串或数字，而不是“多边形”

我有一个命名多边形列表：

import pandas as pd
import geopandas as gp
from shapely.geometry import Polygon
from shapely.geometry import Point
import matplotlib.path as mpltPath
df = gp.GeoDataFrame([['a', Polygon([(1, 0), (1, 1), (2,2), (1,2)])],
                     ['b', Polygon([(1, 1), (2,2), (3,1)])]],
                     columns = ['name','geometry'])
df = gp.GeoDataFrame(df, geometry = 'geometry')

以及一系列要点：

points = gp.GeoDataFrame( [['box', Point(1.5, 1.75)],
                          ['cone', Point(3.0,2.0)],
                        ['triangle', Point(2.5,1.25)]],
                     columns=['id', 'geometry'], 
                     geometry='geometry')

我试图找出哪些点位于哪些多边形中，并向点数据框中添加一列“真”或“假”

我之前已经展示了一些方法，这些方法展示了一些快速执行此操作的方法，并获得了脚本：

point = points['geometry']
path = mpltPath.Path(df['geometry'])
points['inside'] = path.contains_points(point)

但我得到了一个错误：float参数必须是字符串或数字，而不是“Polygon”

我该如何解决这个问题

或者，我一直在尝试这种方法：

points['inside'] = []
for geo1 in df['geometry']:
    for geo2 in points['geometry']:
        if geo1.contains(geo2):
            points['inside'].append('True')

然而，这里我也得到了一个错误：值的长度和索引的长度不匹配

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如果您有任何帮助，我们将不胜感激

我没有得到true/false列，但这应该可以完成这项工作：

points.apply(lambda row: (row['id'], list(map(lambda e: e[0], list(filter(lambda p: p[1].contains(row['geometry']), df.values))))), axis=1)

对于获得包含该点的多边形的每个点，输出：

0         (box, [a])
1         (cone, [])
2    (triangle, [b])
dtype: object

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谢谢你。“True，False column”基本上是添加到points数据框的列，如果某个点位于多边形a或b内，则该点旁边的列将为True。这是因为在实际的数据集中，我有1000个点要在100个多边形内检查，我不想添加一列，明白了吗。那么这个：points['inside']=points.geometry.maplambda x:True如果reducelambda a，b:a+b，listmaplambda p:p.containsx，df.geometry.values否则False