如何通过geopandas进行空间数据分析，掌握数据结构？

本文对应代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 　　geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的，类似pandas语法风格的空间数据分析Python库，其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理，减少对Arcgis、PostGIS等工具的依赖，使得处理地理空间数据变得更加高效简洁，打造纯Python式的空间数据处理工作流。本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明，每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识，计划涵盖geopandas的数据结构、投影坐标系管理、文件IO、基础地图制作、集合操作、空间连接与聚合。 　　作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第一篇，通过本文你将会学习到geopandas中的数据结构。 　　推荐在3.10版本的Python环境中使用geopandas，注意，geopandas的安装和使用需要若干依赖包，如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas可能会引发依赖包相关错误导致安装失败，官方文档中的推荐安装方式为： conda install --channel conda-forge geopandas 　　而鉴于广大缺乏“特殊上网技巧”的读者朋友们在安装geopandas时经常遇到的重重困难，我特在下方不定期更新最新稳定的geopandas安装方法（适用于WIN10及以上版本，因为我身边没有WIN7系统电脑，且Linux与Mac上的安装直接pip就可以无需专门撰写教程），请你在网络顺畅的前提下，直接在控制台中粘贴以下所有代码一口气运行即可（如无需开辟新的虚拟环境，则自行跳过前两行代码）： 最近更新： 2025-01-05 conda create -n data-science python=3.10 -c https://mirrors.sustech.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ -y conda activate geopandas-env conda install geopandas pyogrio -c https://mirrors.sustech.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge -y 　　如果你在使用conda执行上述最后一行命令时一直卡壳，那么可以换成使用mamba来执行安装，具体命令如下： conda install mamba -c conda-forge -y mamba install geopandas pyogrio -c https://mirrors.sustech.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge -y 　　这一切会运行的很快，运行完成之后，建议在当前虚拟环境下安装jupyter notebook或jupyter lab来查看geopandas的版本信息，像我这样就恭喜你配置完成啦😇： 　　conda-forge是一个社区项目，在conda的基础上提供了更广泛更丰富的软件资源包，通过它我们可以自动下载安装好所有geopandas的必要依赖包而无需手动繁琐地去安装它们。在完成安装后，下面我们开始对geopandas的系统性学习之旅。