我有一个DataFrame，它最终是附加到各个X和Y坐标的对象ID，类似于
| 识别号|十|是|
| - ------|- ------|- ------|
| 1个|无|无|
| 1个|1个|三个|
| 1个|第二章|五个|
| 第二章|七|1个|
| 第二章|八个|五个|
| 第二章|九|七|
我最终不能保证ID或X/Y的顺序，也不能使这些连接上游。
最终的目标是得到所涉及的点的船体，我目前正在将X/Y分组到一个列表中，然后压缩它们，然后在找到凸包之前将元组列表更改为Shapely MultiPoint。

import shapely.geometry as shGeom
sf = df.groupby("ID").agg({"X": list, "Y": list})
# I want to keep this coordinate set for later, though as the MultiPoint would be fine.
# In tests, storing the MultiPoint as an intermediate is slower due to memory pressure 
# rather than the list-of-tuples
sf["coordinates"] = shapeFrame[["Y", "X"]].apply(lambda x: [(a,b) for a, b in zip(x[0], x[1])], axis= 1)
# This next "hull" column is the target
sf["hull"] = sf["coordinates"].apply(lambda x: shGeom.MultiPoint(x).convex_hull)

然而，该方法需要在1 M+行帧上的若干数据传递，并且特别地，压缩传递是慢的。
有没有一种方法可以用更少的数据传递来做到这一点？感觉应该有。（在一天结束时，这段代码 * 工作 *，但这是一个非常缓慢的步骤）
我后来确实使用了GeoPandas，但在X和Y条目转换为Point或MultiPolygon之前，没有几何列可供操作，这无法绕过缓慢的步骤。