你现在的代码使用了 apply 和 for 循环，这在处理大量数据时效率较低。可以通过以下几种方法提升性能，尤其是在处理几百万行数据时。

1. 使用 geopandas 的空间查询 (sjoin)

geopandas 提供了一个空间连接（spatial join）的方法，叫做 sjoin，可以直接用于找出点是否位于多边形内。通过空间连接，你可以避免循环，提高效率。

2. 使用 sjoin 执行空间查询

你可以使用 geopandas.sjoin 来匹配点是否在多边形内，并将多边形的 Id 添加到点的 GeoDataFrame 中。

改进后的代码：

import geopandas as gpd

# 假设你已经有了 gdf_point 和 gdf_poly 数据

# 确保投影坐标一致
gdf_point = gdf_point.set_crs("EPSG:4326", allow_override=True)  # 或者根据需要更改 EPSG 代码
gdf_poly = gdf_poly.set_crs("EPSG:4326", allow_override=True)

# 使用空间连接（sjoin）进行查询
gdf_point_with_id = gpd.sjoin(gdf_point, gdf_poly, how="left", op='within')

# 结果会在 gdf_point_with_id 中包含每个点所属的多边形的 'Id'（如果点在多边形内）
print(gdf_point_with_id[['latitude', 'longitude', 'Id']])

解释：

• sjoin 会将 gdf_point 与 gdf_poly 按空间关系连接。这里的 how='left' 表示保留 gdf_point 中所有的点， op='within' 表示检查点是否在多边形内。
• 最后，返回的 gdf_point_with_id 将包含每个点对应的多边形 Id（如果点在多边形内）。

优点：

• 更高效：sjoin 会利用 geopandas 内部优化，避免了逐行循环，能显著提高计算速度。
• 简洁代码：相比手动实现空间查询，sjoin 提供了一个简洁、直接的解决方案。

3. 对大数据集进一步优化：

如果数据集非常大（例如数百万行），可能需要进一步优化性能。以下是一些可能的优化方法：

• 转换为 R-tree 索引：使用 rtree 或其他空间索引可以加速空间查询。geopandas 也支持 R-tree 索引，但你需要确保已安装 rtree。

pip install rtree

• 分批处理：如果数据集非常大，可以将数据分成较小的批次，逐批处理每个部分，以避免内存不足。

# 例如，分批处理
batch_size = 100000
for start in range(0, len(gdf_point), batch_size):
    batch = gdf_point.iloc[start:start+batch_size]
    batch_with_id = gpd.sjoin(batch, gdf_poly, how="left", op='within')
    # 处理每批数据
    print(batch_with_id[['latitude', 'longitude', 'Id']])

4. 使用 Dask for Parallel Computing（适用于超大数据）

如果你还需要并行化，Dask 是一个可以帮助加速大规模数据处理的库。你可以将数据分块处理，并在多个核心上并行执行。

pip install dask

然后，你可以使用 Dask 来处理大型 GeoDataFrame，并通过多线程/多进程并行化计算。

总结：

• 使用 geopandas.sjoin 会显著提高处理速度，并且简化代码。
• 如果数据集较大，考虑使用 R-tree 索引或分批处理方法。
• 对于更大规模的任务，可以尝试使用 Dask 来并行化计算。

使用这些方法，你将能够以更高效的方式完成大规模空间查询，处理百万行数据时显著提升性能。