Python 空间数据分析：GeoPandas 快速入门

在数据科学领域，Pandas 是数据处理与分析的无冕之王。那么当面临地理空间数据（如地图边界、经纬度轨迹等）时，该如何应对？答案就是 GeoPandas。它将 Pandas 的强大数据表能力扩展到了地理空间领域，使得空间数据分析在 Python 中变得前所未有的简单。

1. 什么是 GeoPandas？

GeoPandas 扩展了 Pandas 的数据类型，引入了 GeoSeries 和 GeoDataFrame。其中 GeoDataFrame 包含一个特殊的 geometry 列，用于存储几何对象，从而让我们可以直接对表格数据进行空间操作。

2. 核心操作示例

2.1 读取地理空间文件

import geopandas as gpd
# 读取一个世界地图文件
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
print(world.head())

2.2 投影转换与面积计算

# 转换为投影坐标系并计算面积（单位：平方公里）
world_projected = world.to_crs(epsg=3857)
world_projected['area_sqkm'] = world_projected.geometry.area / 10**6

2.3 空间联接 (Spatial Join)

# 根据“包含”关系进行空间联接
cities_with_province = gpd.sjoin(cities, provinces, how="inner", predicate="within")

2.4 地图可视化

# 绘制世界地图底图
world.plot(column='pop_est', cmap='Oranges', legend=True)