pip install geopandas shapely

import geopandas as gpd
 
# 读取.shp文件
gdf = gpd.read_file('path_to_your_file.shp')
 
# 假设图幅编号基于图斑的ID或其他唯一属性
# 如果图斑已经有唯一的ID，你可以直接使用它作为图幅编号
# 如果不是，你可能需要基于图斑的坐标或其他属性生成编号
 
# 示例：直接使用图斑的ID作为图幅编号
if 'ID' in gdf.columns:
    gdf['mapsheet_number'] = gdf['ID']
else:
    # 如果没有ID，我们可以基于图斑的索引生成一个简单的编号
    gdf['mapsheet_number'] = gdf.index + 1
 
# 打印结果查看
print(gdf[['mapsheet_number', 'geometry'].head())
 
# 如果你想要将结果保存到一个新的.shp文件中
gdf.to_file('output_with_mapsheet_numbers.shp', driver='ESRI Shapefile')
```
 
在这个例子中，我们假设 `.shp` 文件中已经有一个 `ID` 字段，我们可以直接使用它作为图幅编号。如果 `ID` 字段不存在，我们则使用图斑的索引（在 `geopandas` DataFrame 中的位置）来生成一个简单的编号。
 
如果你的图幅编号系统更复杂，比如需要基于图斑的空间位置（例如，它们所在的网格或区域），那么你需要实现更复杂的逻辑来生成编号。这可能涉及到计算图斑的中心点坐标、确定它们所属的网格或区域，并基于这些网格或区域的编号来生成图幅编号。
 
以下是一个基于图斑中心点坐标生成简单编号的示例：
 
```python
import geopandas as gpd
 
# 读取.shp文件
gdf = gpd.read_file('path_to_your_file.shp')
 
# 计算每个图斑的中心点坐标
gdf['centroid_x'] = gdf['geometry'].centroid.x
gdf['centroid_y'] = gdf['geometry'].centroid.y
 
# 基于中心点坐标生成图幅编号（这里只是一个简单的示例）
def generate_mapsheet_number(row):
    # 假设我们基于x和y坐标的整数部分生成编号
    return int(row['centroid_x']), int(row['centroid_y'])
 
# 应用函数到每一行，生成图幅编号（这里生成的是一个元组）
gdf[['mapsheet_x', 'mapsheet_y']] = pd.DataFrame(gdf.apply(generate_mapsheet_number, axis=1).tolist(), index=gdf.index)
 
# 如果你想要一个单独的编号字符串，你可以将x和y编号合并
gdf['mapsheet_number'] = gdf['mapsheet_x'].astype(str) + '-' + gdf['mapsheet_y'].astype(str)
 
# 打印结果查看
print(gdf[['mapsheet_number', 'geometry'].head())
 
# 保存结果到新的.shp文件
gdf.to_file('output_with_mapsheet_numbers.shp', driver='ESRI Shapefile')