1. 读取data1文件夹中的township.shp图层数据，并统计name字段中“志远县”的图斑个数： 解析：首先需要使用Python的geopandas库来读取shapefile文件。然后，我们可以使用DataFrame的筛选功能来找到name字段中包含“志远县”的行，最后计算这些行的个数。 代码： ```python import geopandas as gpd # 读取shapefile文件 gdf = gpd.read_file('data1/township.shp') # 筛选出name字段中包含“志远县”的行 zhiyuan_county = gdf[gdf['name'].str.contains('志远县')] # 计算“志远县”的图斑个数 count_zhiyuan = len(zhiyuan_county) print(f"志远县的图斑个数为：{count_zhiyuan}") ``` 2. 读取area字段（面积），并计算“罗丰县”的面积之和： 解析：同样使用geopandas库读取shapefile文件。然后，筛选出name字段中包含“罗丰县”的行，并计算这些行的area字段之和。 代码： ```python # 筛选出name字段中包含“罗丰县”的行 luofeng_county = gdf[gdf['name'].str.contains('罗丰县')] # 计算“罗丰县”的面积之和 total_area_luofeng = luofeng_county['area'].sum() print(f"罗丰县的面积之和为：{total_area_luofeng}") ``` [2024-06-30 00:34:35 | AI写代码神器 | 384点数解答]