geopandas

name	geopandas
description	用于处理地理空间矢量数据（包括 Shapefile、GeoJSON 和 GeoPackage 文件）的 Python 库。当进行空间分析、几何操作、坐标转换、空间连接、图层叠加、等值线地图绘制或任何涉及读写和分析矢量地理数据的任务时使用。支持 PostGIS 数据库、交互式地图，并与 matplotlib/folium/cartopy 集成。
license	BSD-3-Clause license
metadata	{"skill-author":"K-Dense Inc."}

GeoPandas 地理空间数据分析

GeoPandas 扩展了 Pandas 的功能，使其能够对几何类型进行空间操作。它结合了 Pandas 的数据处理能力和 Shapely 的计算几何能力。

何时使用

本技能适用于：

• 读写地理数据：处理 Shapefile, GeoJSON, GeoPackage, PostGIS 等格式。
• 几何操作：计算缓冲区 (buffer)、化简 (simplify)、寻找中心点 (centroid)、凸包运算。
• 空间分析：空间连接 (sjoin)、叠置分析 (overlay)、按属性合并 (dissolve)、裁剪。
• 坐标投影 (CRS)：检查、设置和转换坐标参考系（如从 WGS84 转为特定投影系以计算面积）。
• 地图绘制：创建静态统计地图 (Choropleth maps) 或交互式地图 (explore)。

核心概念

• GeoSeries：带空间操作的几何向量。
• GeoDataFrame：带 geometry 列的表格数据结构。

快速开始

import geopandas as gpd

# 读取数据
gdf = gpd.read_file("china_provinces.json")

# 转换投影 (转为 Web Mercator 以计算面积)
gdf_projected = gdf.to_crs("EPSG:3857")
gdf_projected['area_sqkm'] = gdf_projected.geometry.area / 10**6

# 空间连接: 找出在特定省份内的点
points_in_provinces = gpd.sjoin(points_gdf, gdf, predicate='within')

# 绘制地图
gdf.plot(column='population', cmap='YlOrRd', legend=True)

性能与最佳实践

1. 投影转换：进行面积、距离计算前，务必转为投影坐标系 (Projected CRS)。
2. 空间索引：GeoPandas 自动为大多数操作创建空间索引，提高查询效率。
3. 坐标匹配：在进行空间连接 (sjoin) 或叠置 (overlay) 前，确保两个图层的 CRS 一致。
4. 格式选择：现代工作流推荐使用 GeoPackage (.gpkg) 格式，优于传统的 Shapefile。

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