首先，我们需要使用Python的geopandas库来读取shapefile文件。以下是解析步骤： 1. 导入geopandas库。 2. 使用geopandas的read_file函数读取data1文件夹中的township.shp文件。 3. 筛选出name字段中包含“志远县”的图斑。 4. 计算筛选出的图斑的数量。 5. 筛选出name字段中包含“罗丰县”的图斑。 6. 计算筛选出的图斑的面积之和。 下面是相应的Python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”的图斑 zhiyuan_county = gdf[gdf['name'].str.contains('志远县')] # 计算筛选出的图斑的数量 zhiyuan_count = len(zhiyuan_county) # 筛选出name字段中包含“罗丰县”的图斑 luofeng_county = gdf[gdf['name'].str.contains('罗丰县')] # 计算筛选出的图斑的面积之和 luofeng_area_sum = luofeng_county['area'].sum() print("志远县的图斑个数：", zhiyuan_count) print("罗丰县的面积之和：", luofeng_area_sum) ``` 这段代码假设shapefile文件中有一个名为'name'的字段，用于存储地名，以及一个名为'area'的字段，用于存储面积。如果实际字段名不同，请将代码中的'name'和'area'替换为实际的字段名。 [2024-06-30 04:06:52 | AI写代码神器 | 408点数解答]