Python 地理空间数据分析实战：GeoPandas 及相关库应用详解

Python 地理空间数据分析实战：GeoPandas 及相关库应用详解

引言

在当今数据驱动的世界中，地理空间数据扮演着越来越重要的角色。从城市规划、环境保护、资源管理到商业选址、物流优化、公共卫生，地理空间分析都为我们提供了强大的决策支持能力。Python，作为数据科学领域的首选语言，拥有丰富的库生态系统，使得地理空间数据的处理和分析变得高效而便捷。

本文将深入探讨如何利用 Python 生态系统中的核心库，特别是 GeoPandas，以及其他相关库，进行地理空间数据的处理和空间分析。我们将从基础概念入手，结合实际案例，为您呈现一份实用性强、内容丰富、条理清晰且操作性强的指南，助您轻松驾驭 Python 地理空间数据分析。

一、 地理空间数据与空间分析基础

在深入 GeoPandas 之前，我们先来回顾一下地理空间数据和空间分析的基本概念。

1.1 地理空间数据 (Geospatial Data)

地理空间数据，顾名思义，是与地球表面位置相关联的数据。它描述了地球上要素的 位置 (Location) 和 属性 (Attribute)。根据数据结构，地理空间数据主要分为两种类型：

• 矢量数据 (Vector Data): 使用几何对象（点、线、面）来表示地理要素。

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