在Python的科学计算和地理空间数据处理领域，`geopandas`是一个不可或缺的库。它扩展了`pandas`的数据框架，使其能够处理地理对象，如几何对象（点、线、多边形等）。`geopandas`允许进行高效的空间数据分析，并支持多种GIS操作。在Python 3.10环境下安装`geopandas`，通常需要一些依赖库，包括`shapely`、`fiona`、`pyproj`和`gdal`。这些库各自承担着不同的任务，构建了一个强大的地理空间数据处理生态系统。 1. **Shapely**: `shapely`是处理几何对象的Python库，提供了用于创建、操作和分析几何对象的工具。它可以创建几何对象（如点、线、多边形），并支持各种几何操作，如计算几何对象的面积、长度，以及进行几何对象间的相交、合并等空间关系判断。 2. **Fiona**: `fiona`是一个用于读写地理空间矢量数据的库，它基于GDAL/OGR库。`fiona`可以轻松地打开和操作常见的矢量文件格式，如ESRI Shapefile、GeoJSON、GPKG等。它提供了一种简洁的API，用于读取数据集的元数据和遍历几何特征及其属性。 3. **Pyproj**: `pyproj`是Python中的一个接口库，用于与`PROJ`库交互。`PROJ`是一个广泛使用的地理坐标系统转换库，`pyproj`则使得在Python环境中进行坐标变换（如WGS84到UTM）变得简单。它可以处理不同的投影系统，对地图制图和空间数据分析至关重要。 4. **GDAL** (Geospatial Data Abstraction Library): GDAL是一个开源的库，用于处理栅格和矢量地理空间数据。它支持大量的地理空间文件格式，并提供了数据的读取、写入、转换和处理功能。`gdal`在Python中通常通过`gdal`和`ogr`模块来访问，是`fiona`等库的基础。 在Python 3.10环境中安装`geopandas`时，确保这些依赖库的版本与Python版本兼容非常重要。由于`geopandas`依赖于这些库，所以通常需要先安装它们，然后再安装`geopandas`本身。这可以通过`pip`命令来完成，例如： ``` pip install shapely fiona pyproj gdal geopandas ``` 或者，如果你有预打包的压缩包（如“geopandas安装包（python-3.10）”），你可以解压后使用特定的安装步骤，这可能涉及到将库手动添加到Python的路径中，或者使用特定的安装脚本。 一旦所有依赖都正确安装，你就可以开始使用`geopandas`进行空间数据分析了。例如，你可以加载GeoDataFrame，执行空间查询，进行空间聚合，或者将数据与其他数据源进行联合。`geopandas`的强大之处在于它结合了`pandas`的数据处理能力与GIS的功能，使得地理空间数据的分析更加便捷和高效。

geopandas依赖包Python3.7Windows64位版本

（数据科学学习手札139）geopandas 0.11版本重要新特性一览.doc

geopandas依赖包python3.8Windows64位版

空间数据基本方法，基于python3.9，方法包括空间结构距离，长度，边界，轮廓点，行点，线组面，交叉类型，平面方程，投影点坐标计算，截取线段点等方法，适用于空间算法人群

熊猫 用于地理数据的Python工具 介绍 GeoPandas是一个向对象添加对地理数据的支持的项目。 目前，它实现了GeoSeries和GeoDataFrame类型，它们分别是pandas.Series和pandas.DataFrame子类。 GeoPandas对象可以作用于几何对象，并执行几何运算。 GeoPandas的几何运算是笛卡尔的。 坐标参考系（crs）可以作为属性存储在对象上，并且在从文件加载时会自动设置。 可以使用to_crs()方法将对象转换为新的坐标系。 当前没有执行类似坐标的操作，但是将来可能会改变。 可在 （当前发行版）和 （发行版和开发版）中找到。 安装 有关所有详细信息，请参见。 GeoPandas取决于以下软件包： pandas shapely fiona pyproj 此外， matplotlib是绘图所必需的可选依赖关系，而是空间连接所必需

python3.8+win, 安装geopandas 依赖包下载 GDAL-3.2.1-cp38-cp38-win_amd64.whl Shapely-1.7.1-cp38-cp38-win_amd64.whl Fiona-1.8.18-cp38-cp38-win_amd64.whl pyproj‑3.0.0.post1‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl 安装教程：https://pan.baidu.com/s/1n7BeO9V9fz3iAC_Iuav8RA

geopandas依赖库（python cp37），其中包括fiona、gdal、pyproj、shapely

Implementation of Trajectory classes and functions built on top of GeoPandas MovingPandas MovingPandas 基于 GeoPandas 实现了一个 Trajectory 类和相应的方法。 您可以在 MyBinder 笔记本中试用 MovingPandas - 无需安装：文档 官方文档托管在 ReadTheDocs 上：https://movingpandas.readthedocs.io 简介 基于常见简单特征的数据模型，其中轨迹由带时间戳的几何图形组成，可以轻松实现在 GIS 环境中，但它们缺乏对时间维度的支持，例如持续时间和速度的函数。 与此形成鲜明对比的是，Pandas 数据分析库的开发重点是时间序列。 通过选择 Pandas 数据结构（1D 系列和 2D DataFrames）作为 MovingPandas 的基础，我们可以访问该库的内置功能，包括：对时间戳和其他列类型的灵活索引； 内存高效的稀疏数据结构，用于大部分丢失或大部分不变的数据； 一个集成的“分组依据”引擎，用于

完全离线安装geopandas地理数据处理库，先安装好anaconda然后在控制台pip install x\x.whl按照安装顺序1234（下一行）安装依赖库文件即可。 内含Shapely-1.6.4，GDAL-3.0.3，pyproj-2.4.2，Rtree-0.9.4，click_plugins-1.1.1，cligj-0.7.2，munch-2.5.0，Fiona-1.8.13，geopandas-0.6.2