使用geopandas库中的GeoDataFrame()来处理地理数据。

Geopandas是一个开源的Python库，它通过扩展pandas库来处理地理空间数据。它提供了一种高效且方便的方法来处理地理数据，包括读取、写入和操作空间数据。

要使用geopandas库，首先需要安装geopandas。可以使用以下命令在Python环境中安装geopandas:

pip install geopandas

安装后，可以导入geopandas库并开始处理地理数据。

首先，我们可以使用GeoDataFrame()函数来创建一个地理数据框。GeoDataFrame类似于pandas的DataFrame，但可以处理空间数据。

下面是一个使用geopandas创建地理数据框的简单示例：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

# 创建坐标点
points = [Point(0, 0), Point(1, 1), Point(2, 2)]

# 创建空间数据框
gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=points)

# 打印空间数据框
print(gdf)

以上代码将创建一个包含3个点的地理数据框。输出如下：

              geometry
0  POINT (0.00000 0.00000)
1  POINT (1.00000 1.00000)
2  POINT (2.00000 2.00000)

创建地理数据框后，我们可以使用geopandas进行各种空间分析和操作。

例如，我们可以使用geopandas读取和绘制地理数据。

import geopandas as gpd

# 读取地理数据
gdf = gpd.read_file('data.shp')

# 绘制地理数据
gdf.plot()

以上代码通过read_file()函数从数据文件中读取地理数据，并使用plot()方法绘制出来。

Geopandas还提供了许多其他功能，包括地理数据的空间查询、数据的投影转换、空间数据的合并等。

使用geopandas进行地理数据处理可以极大地简化地理空间数据的处理过程。它提供了一种直观且高效的方式来处理和分析地理数据。无论是处理边界数据、点数据还是面数据，geopandas都可以提供功能强大又易于使用的工具。