本文探讨了如何使用Python结合组件式GIS进行地质统计学分析。通过pandas读取地质数据，利用地质统计学库如SciPy进行分析计算，如均值和标准差，并使用geopandas和matplotlib进行数据可视化，揭示地质现象的空间分布规律。
地质统计学是地质学中重要的分支之一，它通过对地质数据进行分析和解释，揭示地质现象的空间分布规律。组件式地理信息系统（GIS）是一种灵活的地理数据处理和分析工具，通过将不同功能的组件集成在一起，可以满足各种地理信息处理需求。本文将介绍如何使用Python在组件式GIS中集成地质统计学，并提供相应的源代码。
首先，我们需要准备一些地质数据以供分析。假设我们有一组地质样本数据，每个样本都包含了地质属性和对应的空间坐标。我们可以使用Python的pandas库来读取和处理这些数据。以下是一个简单的示例代码：
import pandas as pd
# 读取地质样本数据
data = pd.read_csv('geology_samples.csv')
# 打印数据的前几行
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