使用geopandas库中的GeoDataFrame()快速创建地理数据帧。

geopandas是一个基于pandas库的地理数据处理库，它允许用户快速创建和处理地理数据。GeoDataFrame()是geopandas库中的一个关键对象，用于创建地理数据帧。

GeoDataFrame()函数的基本语法如下：

geopandas.GeoDataFrame(data, geometry=geometry_column_name, crs=crs_value)

其中，data是传入的数据，可以是一个pandas的DataFrame对象；geometry是地理几何形状（如点、线、面）的列名；crs是地理坐标系的值。

下面是一个使用GeoDataFrame()创建地理数据帧的例子，该例子使用了一个包含城市名称和城市坐标的数据集：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

# 创建城市数据
city_data = {'City': ['New York', 'London', 'Paris'],
             'Latitude': [40.7128, 51.5074, 48.8566],
             'Longitude': [-74.0060, -0.1278, 2.3522]}

# 创建地理坐标系的Point对象
geometry = [Point(xy) for xy in zip(city_data['Longitude'], city_data['Latitude'])]

# 创建GeoDataFrame
gdf = gpd.GeoDataFrame(city_data, geometry=geometry)

# 输出地理数据帧
print(gdf)

输出结果如下：

       City  Latitude  Longitude                     geometry
0  New York   40.7128   -74.0060  POINT (-74.00600 40.71280)
1    London   51.5074    -0.1278    POINT (-0.12780 51.50740)
2     Paris   48.8566     2.3522     POINT (2.35220 48.85660)

在上面的例子中，我们首先创建了一个包含城市名称、纬度和经度的字典。然后，我们使用shapely库的Point对象创建了地理坐标的Point对象。最后，我们将该数据与geometry列一起传递给GeoDataFrame()函数，创建了一个地理数据帧。最后，我们输出了该数据帧。

GeoDataFrame()函数的使用非常简单，它允许我们快速从数据创建一个包含地理信息的数据帧。这使得处理和分析地理数据变得更加方便。