目前的做法如下：
geoms = df["wkt"].apply(shapely.wkt.loads).values
这里df["wkt"]具有具有如下数据的行：
"MULTIPOLYGON (((24.2401805 70.8385222,24.2402333 70.83850555,24.2402166 70.83848885,24.24015 70.83848885,24.2401277 70.83850555,24.2401805 70.8385222)))"
但由于该函数所应用的数据帧很大，这需要一段时间。有没有办法加快速度？我试过研究多线程或类似的方法，但并没有真正让它发挥作用。
同样适用于这一行：
df_geoms = [shapely.wkt.loads(x) for x in df.geom.values]
您可以从GeoPandas库尝试from_wkt命令：
geoms = geopandas.GeoSeries.from_wkt(df["wkt"])