使用geopandas的GeoDataFrame()创建Python中的地理数据框。

Geopandas是一个Python库，用于处理地理数据，它结合了pandas和shapely库的功能。GeoDataFrame是geopandas提供的一个数据结构，类似于pandas的DataFrame，但具有地理数据的特性。

要使用GeoDataFrame，我们首先需要导入geopandas库和其他必要的库：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

接下来，我们可以使用GeoDataFrame()函数创建一个空的地理数据框：

gdf = gpd.GeoDataFrame()

我们还可以指定地理数据框的列，例如创建一个名为'geometry'的列，用于存储点的几何形状信息：

gdf['geometry'] = None

接下来，我们可以使用Point()函数创建具体的点对象，并将这些点添加到地理数据框中：

point1 = Point(10, 20)
point2 = Point(30, 40)

gdf.loc[0, 'geometry'] = point1
gdf.loc[1, 'geometry'] = point2

现在，我们已经在地理数据框中有了两个点对象。我们可以使用plot()函数将这些点绘制在地图上：

gdf.plot()

此外，我们还可以根据点的几何形状信息，进行空间查询，计算距离等操作。例如，我们可以计算两个点之间的欧氏距离：

distance = gdf.loc[0, 'geometry'].distance(gdf.loc[1, 'geometry'])

除了点对象外，我们还可以使用LineString、Polygon等对象创建地理数据框。例如，我们可以创建一个四边形，并将其添加到地理数据框中：

from shapely.geometry import Polygon

polygon = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)])
gdf.loc[2, 'geometry'] = polygon

gdf.plot()

这将在地图上绘制出一个四边形。

通过上述示例，我们可以看到，使用geopandas的GeoDataFrame，我们可以轻松地处理地理数据，并进行各种空间操作。