使用Python中的geopandas库创建地理数据框及其属性。

在Python中，geopandas是一个用于空间数据操作的开源库。它扩展了pandas库，使其可以处理地理数据。

首先，我们需要安装geopandas库。可以使用pip工具在终端中运行以下命令进行安装：

pip install geopandas

然后，我们可以使用geopandas库来创建地理数据框。一个地理数据框类似于一个表格，但每一行都包含地理位置信息。地理数据框可以由矢量数据文件（如Shapefile）导入，或者使用geopandas库提供的几何对象创建。

以下是一个示例，展示如何使用geopandas库创建地理数据框及其属性：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

# 创建地理数据框的属性
data = {'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'New York'],
        'Country': ['China', 'China', 'USA'],
        'Population': [21540000, 24150000, 8538000]}

# 创建地理数据框的几何对象
geometry = [Point(116.4074, 39.9042),   # Beijing的经纬度
            Point(121.4737, 31.2304),   # Shanghai的经纬度
            Point(-74.0060, 40.7128)]   # New York的经纬度

# 将属性和几何对象合并创建地理数据框
gdf = gpd.GeoDataFrame(data, geometry=geometry)

# 输出地理数据框
print(gdf)

在上述代码中，我们首先导入了geopandas库和Point对象（来自shapely库），然后创建了地理数据框的属性（城市、国家和人口）和几何对象（城市的经纬度）。然后，我们通过将属性和几何对象合并，使用gpd.GeoDataFrame()函数创建了地理数据框。最后，我们使用print()函数输出地理数据框的内容。

上述代码的输出结果如下所示：

       City Country  Population                    geometry
0   Beijing   China    21540000  POINT (116.4074 39.9042)
1  Shanghai   China    24150000  POINT (121.4737 31.2304)
2  New York     USA     8538000   POINT (-74.006 40.7128)

在输出结果中，可以看到地理数据框具有城市、国家、人口和几何对象（经纬度）的属性。

使用geopandas库可以更方便地操作和分析地理数据。除了创建地理数据框，geopandas还提供了许多其他功能，如空间查询、投影转换和绘图等。