geopandas.GeoDataFrame#

class geopandas.GeoDataFrame(data=None, *args, geometry=None, crs=None, **kwargs)#

GeoDataFrame对象是具有带有几何体的列的Pandas.DataFrame。除了标准DataFrame构造函数参数外，GeoDataFrame还接受以下关键字参数：

参数

crs值(可选): 几何对象的坐标系。可以是任何可以接受的 pyproj.CRS.from_user_input() 例如，授权字符串(例如“EPSG：4326”)或WKT字符串。
geometry字符串或数组(可选): 如果为字符串，则为用作几何图形的列。如果是数组，将被设置为GeoDataFrame上的‘GEOMETRY’列。

参见

GeoSeries: 系列对象，用于存储形状良好的几何对象

示例

从词典构造GeoDataFrame。

>>> from shapely.geometry import Point
>>> d = {'col1': ['name1', 'name2'], 'geometry': [Point(1, 2), Point(2, 1)]}
>>> gdf = geopandas.GeoDataFrame(d, crs="EPSG:4326")
>>> gdf
    col1                 geometry
0  name1  POINT (1.00000 2.00000)
1  name2  POINT (2.00000 1.00000)

请注意，推断出的‘GEOMETRY’列的数据类型是几何体。

>>> gdf.dtypes
col1          object
geometry    geometry
dtype: object

使用带有一列WKT几何图形的熊猫DataFrame构建GeoDataFrame：

>>> import pandas as pd
>>> d = {'col1': ['name1', 'name2'], 'wkt': ['POINT (1 2)', 'POINT (2 1)']}
>>> df = pd.DataFrame(d)
>>> gs = geopandas.GeoSeries.from_wkt(df['wkt'])
>>> gdf = geopandas.GeoDataFrame(df, geometry=gs, crs="EPSG:4326")
>>> gdf
    col1          wkt                 geometry
0  name1  POINT (1 2)  POINT (1.00000 2.00000)
1  name2  POINT (2 1)  POINT (2.00000 1.00000)

__init__(data=None, *args, geometry=None, crs=None, **kwargs)#

方法：

`__init__` \([data, geometry, crs] )
`abs` \()	返回一个具有每个元素的绝对数值的Series/DataFrame。
`add` \(其他[, axis, level, fill_value] )	按元素(二元运算符)获取数据帧和其他元素的相加 add )。
`add_prefix` \(前缀)	使用字符串为标签添加前缀 prefix 。
`add_suffix` \(后缀)	使用字符串为标签添加后缀 suffix 。
`affine_transform` \(矩阵)	返回一个 `GeoSeries` 使用平移的几何图形。
`agg` \([func, axis] )	使用指定轴上的一个或多个操作进行聚合。
`aggregate` \([func, axis] )	使用指定轴上的一个或多个操作进行聚合。
`align` \(其他[, join, axis, level, copy, ...] )	将两个对象的轴向与指定的联接方法对齐。
`all` \([axis, bool_only, skipna, level] )	返回是否所有元素都为True，可能是在某个轴上。
`any` \([axis, bool_only, skipna, level] )	返回是否有任何元素为True，可能是在轴上。
`append` \(其他[, ignore_index, ...] )	将行追加到 other 到调用者的末尾，返回一个新对象。
`apply` \(函数[, axis, raw, result_type, args] )	二维、大小可变、可能是异类的表格数据。
`applymap` \(函数[, na_action] )	以元素方式将函数应用于数据帧。
`asfreq` \(频率 [, method, how, normalize, ...] )	将时间序列转换为指定频率。
`asof` \(其中 [, subset] )	返回之前没有任何NAN的最后一行 where 。
`assign` \(** Kwargs)	将新列分配给DataFrame。
`astype` \(dtype[, copy, errors] )	将熊猫对象强制转换为指定的dtype `dtype` 。
`at_time` \(时间[, asof, axis] )	选择一天中特定时间(例如上午9：30)的值。
`backfill` \([axis, inplace, limit, downcast] )	的同义词 `DataFrame.fillna()` 使用 `method='bfill'` 。
`between_time` \(开始_时间，结束_时间 [, ...] )	选择一天中特定时间(例如，上午9：00-9：30)之间的值。
`bfill` \([axis, inplace, limit, downcast] )	的同义词 `DataFrame.fillna()` 使用 `method='bfill'` 。
`bool` \()	返回单个元素Series或DataFrame的布尔值。
`boxplot` \([column, by, ax, fontsize, rot, ...] )	从DataFrame列制作框图。
`buffer` \(距离[, resolution] )	返回一个 `GeoSeries` 表示给定区域内所有点的几何图形 `distance` 每个几何对象的。
`clip` \(掩码[, keep_geom_type] )	将点、线或多边形几何体剪裁到遮罩范围。
`clip_by_rect` \(xmin，ymin，xmax，ymax)	返回一个 `GeoSeries` 给定矩形内的几何图形部分的。
`combine` \(其他、函数 [, fill_value, overwrite] )	与另一个DataFrame执行列合并。
`combine_first` \(其他)	使用中相同位置的值更新空元素 other 。
`compare` \(其他[, align_axis, keep_shape, ...] )	与另一个DataFrame进行比较并显示差异。
`contains` \(其他[, align] )	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 对于包含以下内容的每个对齐几何图形 other 。
`convert_dtypes` \(args, *kwargs)	使用支持的数据类型将列转换为最佳数据类型 `pd.NA` 。
`copy` \([deep] )	复制此对象的索引和数据。
`corr` \([method, min_periods] )	计算列的成对关联，不包括NA/NULL值。
`corrwith` \(其他[, axis, drop, method] )	计算成对相关。
`count` \([axis, level, numeric_only] )	对每列或每行的非NA单元格进行计数。
`cov` \([min_periods, ddof] )	计算列的成对协方差，不包括NA/NULL值。
`covered_by` \(其他[, align] )	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 对于完全覆盖的每个对齐的几何体 other 。
`covers` \(其他[, align] )	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 对于完全覆盖的每个对齐几何体 other 。
`crosses` \(其他[, align] )	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 对于交叉的每个对齐几何图形 other 。
`cummax` \([axis, skipna] )	返回DataFrame或Series轴上的累计最大值。
`cummin` \([axis, skipna] )	返回DataFrame或Series轴上的累计最小值。
`cumprod` \([axis, skipna] )	返回DataFrame或Series轴上的累计积。
`cumsum` \([axis, skipna] )	返回DataFrame或Series轴上的累计和。
`describe` \([percentiles, include, exclude, ...] )	生成描述性统计数据。
`diff` \([periods, axis] )	单元的一阶离散差分。
`difference` \(其他[, align] )	返回一个 `GeoSeries` 每个对齐几何图形中不在中的点的 other 。
`disjoint` \(其他[, align] )	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 对于每个与不相交的对齐几何图形 other 。
`dissolve` \([by, aggfunc, as_index, level, ...] )	融合内的几何图形 groupby 变成了单一的观察。
`distance` \(其他[, align] )	返回一个 `Series` 包含要对齐的距离 other 。
`div` \(其他[, axis, level, fill_value] )	按元素(二元运算符)获取数据帧和其他数据的浮点除法 truediv )。
`divide` \(其他[, axis, level, fill_value] )	按元素(二元运算符)获取数据帧和其他数据的浮点除法 truediv )。
`dot` \(其他)	计算DataFrame和其他元素之间的矩阵乘法。
`drop` \([labels, axis, index, columns, level, ...] )	从行或列中删除指定的标签。
`drop_duplicates` \([subset, keep, inplace, ...] )	返回删除了重复行的DataFrame。
`droplevel` \(级别[, axis] )	返回删除了请求的索引/列级别的Series/DataFrame。
`dropna` \([axis, how, thresh, subset, inplace] )	删除缺少的值。
`duplicated` \([subset, keep] )	返回表示重复行的布尔系列。
`eq` \(其他[, axis, level] )	按元素(二元运算符)获取数据帧和其他的等于 eq )。
`equals` \(其他)	测试两个对象是否包含相同的元素。
`estimate_utm_crs` \([datum_name] )	根据数据集的边界返回估计的UTM CRS。
`eval` \(表达式[, inplace] )	计算描述DataFrame列上的操作的字符串。
`ewm` \([com, span, halflife, alpha, ...] )	提供指数加权(EW)函数。
`expanding` \([min_periods, center, axis, method] )	提供扩展转型。
`explode` \([column, ignore_index, index_parts] )	将多零件几何图形分解为多个单一几何图形。
`explore` \(args, *kwargs)	基于Folium/leaflet.js的交互地图基于GeoPandas和Folium/leaflet.js的交互地图
`ffill` \([axis, inplace, limit, downcast] )	的同义词 `DataFrame.fillna()` 使用 `method='ffill'` 。
`fillna` \([value, method, axis, inplace, ...] )	使用指定的方法填充NA/NaN值。
`filter` \([items, like, regex, axis] )	根据指定的索引标签子集数据帧的行或列。
`first` \(偏移)	根据日期偏移量选择时间序列数据的初始期间。
`first_valid_index` \()	返回第一个非NA值的索引，如果未找到NA值，则返回NONE。
`floordiv` \(其他[, axis, level, fill_value] )	按元素(二元运算符)获取数据帧和其他数据的整数除法 floordiv )。
`from_dict` \(数据[, geometry, crs] )	通过使用GEOMETRY和CRS重写DataFrame.from_dict方法，从类似数组的DICT或DICT构造GeoDataFrame
`from_features` \(功能[, crs, columns] )	从可迭代的要素或要素集合创建GeoDataFrame的备用构造函数。
`from_file` \(文件名， ** Kwargs)	替代构造函数以创建 `GeoDataFrame` 从一个文件中。
`from_postgis` \(SQL，CON[, geom_col, crs, ...] )	替代构造函数以创建 `GeoDataFrame` 来自包含WKB表示形式的几何图形列的SQL查询。
`from_records` \(数据[, index, exclude, ...] )	将结构化或录制ndarray转换为DataFrame。
`ge` \(其他[, axis, level] )	获取大于或等于数据帧和其他元素(二元运算符 ge )。
`geom_almost_equals` \(其他[, decimal, align] )	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 如果每个对齐的几何图形近似等于 other 。
`geom_equals` \(其他[, align] )	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 对于等于的每个对齐几何图形 other 。
`geom_equals_exact` \(其他、容差[, align] )	对于相等对齐的所有几何图形，返回True 其他到给定的容忍度，否则为假。
`get` \(密钥[, default] )	从给定键的对象中获取项(例如：DataFrame列)。
`groupby` \([by, axis, level, as_index, sort, ...] )	使用映射器或按一系列列对DataFrame进行分组。
`gt` \(其他[, axis, level] )	获取数据帧和其他元素的大于(二元运算符 gt )。
`head` \([n] )	返回第一个 n 排好了。
`hist` \([column, by, grid, xlabelsize, xrot, ...] )	制作DataFrame的列的直方图。
`idxmax` \([axis, skipna] )	返回在请求的轴上第一次出现最大值的索引。
`idxmin` \([axis, skipna] )	返回在请求的轴上第一次出现最小值的索引。
`infer_objects` \()	尝试为对象列推断更好的数据类型。
`info` \([verbose, buf, max_cols, memory_usage, ...] )	打印DataFrame的简明摘要。
`insert` \(位置，列，值[, allow_duplicates] )	在DataFrame中的指定位置插入列。
`interpolate` \(距离[, normalized] )	沿每个几何图形在指定距离处返回一个点
`intersection` \(其他[, align] )	返回一个 `GeoSeries` 每个对齐的几何图形中的点的交点的 other 。
`intersects` \(其他[, align] )	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 对于每个相交的对齐几何图形 other 。
`isin` \(值)	DataFrame中的每个元素是否包含在值中。
`isna` \()	检测缺少的值。
`isnull` \()	检测缺少的值。
`items` \()	迭代(列名，系列)对。
`iterfeatures` \([na, show_bbox, drop_id] )	返回一个迭代器，该迭代器生成符合 __geo_interface__
`iteritems` \()	迭代(列名，系列)对。
`iterrows` \()	将DataFrame行作为(索引，系列)对进行迭代。
`itertuples` \([index, name] )	将DataFrame行作为命名元组进行迭代。
`join` \(其他[, on, how, lsuffix, rsuffix, sort] )	联接另一个DataFrame的列。
`keys` \()	获取‘INFO轴’(参见索引了解更多信息)。
`kurt` \([axis, skipna, level, numeric_only] )	返回请求的轴上的无偏峰度。
`kurtosis` \([axis, skipna, level, numeric_only] )	返回请求的轴上的无偏峰度。
`last` \(偏移)	根据日期偏移量选择时间序列数据的最终期间。
`last_valid_index` \()	返回最后一个非NA值的索引，如果未找到NA值，则返回NONE。
`le` \(其他[, axis, level] )	按元素(二元运算符)获取小于或等于的数据帧和其他 le )。
`lookup` \(行_标签，列_标签)	基于标签的DataFrame“花式索引”功能。
`lt` \(其他[, axis, level] )	获取小于数据帧和其他元素(二元运算符 lt )。
`mad` \([axis, skipna, level] )	返回值在请求的轴上的平均绝对偏差。
`mask` \(条件[, other, inplace, axis, level, ...] )	替换条件为True的值。
`max` \([axis, skipna, level, numeric_only] )	返回请求的轴上的最大值。
`mean` \([axis, skipna, level, numeric_only] )	返回请求的轴上的值的平均值。
`median` \([axis, skipna, level, numeric_only] )	返回值在请求的轴上的中位数。
`melt` \([id_vars, value_vars, var_name, ...] )	将DataFrame从宽格式取消透视为长格式，可以选择保留设置的标识符。
`memory_usage` \([index, deep] )	以字节为单位返回每列的内存使用情况。
`merge` \(args, *kwargs)	合并两个 `GeoDataFrame` 具有数据库样式联接的对象。
`min` \([axis, skipna, level, numeric_only] )	返回请求的轴上的最小值。
`mod` \(其他[, axis, level, fill_value] )	获取数据帧和其他元素的模数(二元运算符 mod )。
`mode` \([axis, numeric_only, dropna] )	获取沿所选轴的每个元素的模式。
`mul` \(其他[, axis, level, fill_value] )	获得数据帧和其他元素的乘法(二元运算符 mul )。
`multiply` \(其他[, axis, level, fill_value] )	获得数据帧和其他元素的乘法(二元运算符 mul )。
`ne` \(其他[, axis, level] )	Get Not等于of DataFrame and Other，以元素为单位(二元运算符 ne )。
`nlargest` \(n，列[, keep] )	返回第一个 n 行排序依据 columns 按降序排列。
`notna` \()	检测现有(非缺失)值。
`notnull` \()	检测现有(非缺失)值。
`nsmallest` \(n，列[, keep] )	返回第一个 n 行排序依据 columns 按升序排列。
`nunique` \([axis, dropna] )	计算指定轴上的不同元素的数量。
`overlaps` \(其他[, align] )	对所有重叠的对齐几何返回True 其他，否则为False。
`overlay` \(右[, how, keep_geom_type, make_valid] )	在GeoDataFrame之间执行空间覆盖。
`pad` \([axis, inplace, limit, downcast] )	的同义词 `DataFrame.fillna()` 使用 `method='ffill'` 。
`pct_change` \([periods, fill_method, limit, freq] )	当前元素和前一个元素之间的百分比变化。
`pipe` \(函数，args, *kwargs)	应用函数(自身，args, *kwargs)。
`pivot` \([index, columns, values] )	返回按给定索引/列值组织的整形DataFrame。
`pivot_table` \([values, index, columns, ...] )	将电子表格样式的数据透视表创建为DataFrame。
`pop` \(项目)	返回项目并从框架中删除。
`pow` \(其他[, axis, level, fill_value] )	获得数据帧和其他元素的指数幂(二元运算符 pow )。
`prod` \([axis, skipna, level, numeric_only, ...] )	返回值在请求的轴上的乘积。
`product` \([axis, skipna, level, numeric_only, ...] )	返回值在请求的轴上的乘积。
`project` \(其他[, normalized, align] )	返回距离最接近的每个几何图形的距离其他
`quantile` \([q, axis, numeric_only, interpolation] )	在请求的轴上返回给定分位数的值。
`query` \(表达式[, inplace] )	使用布尔表达式查询DataFrame的列。
`radd` \(其他[, axis, level, fill_value] )	按元素(二元运算符)获取数据帧和其他元素的相加 radd )。
`rank` \([axis, method, numeric_only, ...] )	沿轴计算数值数据排名(从1到n)。
`rdiv` \(其他[, axis, level, fill_value] )	按元素(二元运算符)获取数据帧和其他数据的浮点除法 rtruediv )。
`reindex` \([labels, index, columns, axis, ...] )	使Series/DataFrame符合具有可选填充逻辑的新索引。
`reindex_like` \(其他[, method, copy, limit, ...] )	将索引匹配的对象作为其他对象返回。
`relate` \(其他[, align] )	返回几何的DE-9IM交矩阵
`rename` \([mapper, index, columns, axis, copy, ...] )	更改轴标签。
`rename_axis` \([mapper, index, columns, axis, ...] )	设置索引或列的轴的名称。
`rename_geometry` \(列 [, inplace] )	将GeoDataFrame几何列重命名为指定的名称。
`reorder_levels` \(订单[, axis] )	使用输入顺序重新排列索引级别。
`replace` \([to_replace, value, inplace, limit, ...] )	替换中给出的值 to_replace 使用 value 。
`representative_point` \()	返回一个 `GeoSeries` 指保证位于每个几何图形内的(计算成本较低的)点。
`resample` \(规则[, axis, closed, label, ...] )	重新采样时间序列数据。
`reset_index` \([level, drop, inplace, ...] )	重置索引或其级别。
`rfloordiv` \(其他[, axis, level, fill_value] )	按元素(二元运算符)获取数据帧和其他数据的整数除法 rfloordiv )。
`rmod` \(其他[, axis, level, fill_value] )	获取数据帧和其他元素的模数(二元运算符 rmod )。
`rmul` \(其他[, axis, level, fill_value] )	获得数据帧和其他元素的乘法(二元运算符 rmul )。
`rolling` \(窗口[, min_periods, center, ...] )	提供滚动窗口计算。
`rotate` \(角度 [, origin, use_radians] )	返回一个 `GeoSeries` 具有旋转的几何图形。
`round` \([decimals] )	将DataFrame四舍五入到小数位数可变。
`rpow` \(其他[, axis, level, fill_value] )	获得数据帧和其他元素的指数幂(二元运算符 rpow )。
`rsub` \(其他[, axis, level, fill_value] )	获取数据帧和其他元素的减法(二元运算符 rsub )。
`rtruediv` \(其他[, axis, level, fill_value] )	按元素(二元运算符)获取数据帧和其他数据的浮点除法 rtruediv )。
`sample` \([n, frac, replace, weights, ...] )	从对象轴返回项目的随机样本。
`scale` \([xfact, yfact, zfact, origin] )	返回一个 `GeoSeries` 具有缩放的几何图形。
`select_dtypes` \([include, exclude] )	根据列数据类型返回DataFrame的列的子集。
`sem` \([axis, skipna, level, ddof, numeric_only] )	返回请求轴上平均值的无偏标准误差。
`set_axis` \(标签[, axis, inplace] )	将所需的索引指定给给定轴。
`set_crs` \([crs, epsg, inplace, allow_override] )	设置的坐标系(CRS) `GeoDataFrame` 。
`set_flags` \(*[, copy, allows_duplicate_labels] )	返回一个具有更新标志的新对象。
`set_geometry` \(列 [, drop, inplace, crs] )	使用现有列或指定的输入设置GeoDataFrame几何图形。
`set_index` \(密钥[, drop, append, inplace, ...] )	使用现有列设置DataFrame索引。
`shift` \([periods, freq, axis, fill_value] )	使用可选时间按所需期间数移位索引 freq 。
`simplify` \(args, *kwargs)	返回一个 `GeoSeries` 包含每个几何图形的简化表示。
`sjoin` \(df，args, *kwargs)	两个GeoDataFrame的空间联接。
`sjoin_nearest` \(右[, how, max_distance, ...] )	基于两个GeoDataFrame几何图形之间的距离进行空间连接。
`skew` \([xs, ys, origin, use_radians] )	返回一个 `GeoSeries` 具有扭曲的几何形状。
`slice_shift` \([periods, axis] )	相当于 shift 而不复制数据。
`sort_index` \([axis, level, ascending, ...] )	按标签(沿轴)对对象进行排序。
`sort_values` \(由[, axis, ascending, inplace, ...] )	按任一轴上的值排序。
`squeeze` \([axis] )	将1维轴对象压缩为标量。
`stack` \([level, dropna] )	从列到索引堆叠规定的级别。
`std` \([axis, skipna, level, ddof, numeric_only] )	返回要求轴上的样本标准偏差。
`sub` \(其他[, axis, level, fill_value] )	获取数据帧和其他元素的减法(二元运算符 sub )。
`subtract` \(其他[, axis, level, fill_value] )	获取数据帧和其他元素的减法(二元运算符 sub )。
`sum` \([axis, skipna, level, numeric_only, ...] )	返回请求的轴上的值的总和。
`swapaxes` \(axis1、axis2[, copy] )	适当地互换轴和交换值轴。
`swaplevel` \([i, j, axis] )	中交换级别i和j。 `MultiIndex` 。
`symmetric_difference` \(其他[, align] )	返回一个 `GeoSeries` 每个对齐的几何图形中的点的对称差的 other 。
`tail` \([n] )	退还最后一张 n 排好了。
`take` \(索引[, axis, is_copy] )	返回给定元素中的元素位置沿轴的索引。
`to_clipboard` \([excel, sep] )	将对象复制到系统剪贴板。
`to_crs` \([crs, epsg, inplace] )	将几何图形变换到新的坐标参考系。
`to_csv` \([path_or_buf, sep, na_rep, ...] )	将对象写入逗号分隔值(CSV)文件。
`to_dict` \([orient, into] )	将DataFrame转换为词典。
`to_excel` \(EXCEL_编写器[, sheet_name, na_rep, ...] )	将对象写入Excel工作表。
`to_feather` \(路径[, index, compression] )	将GeoDataFrame编写为Feather格式。
`to_file` \(文件名[, driver, schema, index] )	写下 `GeoDataFrame` 保存到文件中。
`to_gbq` \(目的地_表[, project_id, ...] )	向Google BigQuery表编写一个DataFrame。
`to_hdf` \(路径_或_buf，键[, mode, complevel, ...] )	使用HDFStore将包含的数据写入HDF5文件。
`to_html` \([buf, columns, col_space, header, ...] )	将DataFrame呈现为HTML表。
`to_json` \([na, show_bbox, drop_id] )	对象的GeoJSON表示形式 `GeoDataFrame` 作为一根弦。
`to_latex` \([buf, columns, col_space, header, ...] )	将对象渲染到LaTeX表格、长表格或嵌套表格/表格。
`to_markdown` \([buf, mode, index, storage_options] )	以支持降价的格式打印DataFrame。
`to_numpy` \([dtype, copy, na_value] )	将DataFrame转换为NumPy数组。
`to_parquet` \(路径[, index, compression] )	将GeoDataFrame编写为Parquet格式。
`to_period` \([freq, axis, copy] )	将DataFrame从DatetimeIndex转换为PerodIndex。
`to_pickle` \(路径[, compression, protocol, ...] )	Pickle(序列化)对象到文件。
`to_postgis` \(名称，控制 [, schema, if_exists, ...] )	将GeoDataFrame上传到PostGIS数据库。
`to_records` \([index, column_dtypes, index_dtypes] )	将DataFrame转换为NumPy记录数组。
`to_sql` \(名称，控制 [, schema, if_exists, ...] )	将存储在DataFrame中的记录写入SQL数据库。
`to_stata` \(路径[, convert_dates, write_index, ...] )	将DataFrame对象导出为Stata DTA格式。
`to_string` \([buf, columns, col_space, header, ...] )	将DataFrame呈现为控制台友好的表格输出。
`to_timestamp` \([freq, how, axis, copy] )	强制转换为时间戳的DatetimeIndex，位于起头属于那个时期。
`to_wkb` \([hex] )	将GeoDataFrame中的所有几何图形列编码为WKB。
`to_wkt` \(** Kwargs)	将GeoDataFrame中的所有几何图形列编码为WKT。
`to_xarray` \()	从Pandas对象返回一个XARRAY对象。
`to_xml` \([path_or_buffer, index, root_name, ...] )	将DataFrame呈现为XML文档。
`touches` \(其他[, align] )	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 对于接触到的每个对齐几何体 other 。
`transform` \(函数[, axis] )	打电话 `func` 关于自己生成具有转换值的DataFrame。
`translate` \([xoff, yoff, zoff] )	返回一个 `GeoSeries` 使用平移的几何图形。
`transpose` \(*参数[, copy] )	转置索引和列。
`truediv` \(其他[, axis, level, fill_value] )	按元素(二元运算符)获取数据帧和其他数据的浮点除法 truediv )。
`truncate` \([before, after, axis, copy] )	在某些索引值之前和之后截断Series或DataFrame。
`tshift` \([periods, freq, axis] )	移动时间索引，使用索引的频率(如果可用)。
`tz_convert` \(TZ[, axis, level, copy] )	将TZ感知轴转换为目标时区。
`tz_localize` \(TZ[, axis, level, copy, ...] )	将Series或DataFrame的Tz-naive索引本地化到目标时区。
`union` \(其他[, align] )	返回一个 `GeoSeries` 每个对齐的几何图形中的点的并集 other 。
`unstack` \([level, fill_value] )	透视一级(必须是分层的)索引标签。
`update` \(其他[, join, overwrite, ...] )	使用来自另一个DataFrame的非NA值就地修改。
`value_counts` \([subset, normalize, sort, ...] )	返回包含DataFrame中唯一行计数的Series。
`var` \([axis, skipna, level, ddof, numeric_only] )	返回请求的轴上的无偏差。
`where` \(条件[, other, inplace, axis, level, ...] )	替换条件为FALSE的值。
`within` \(其他[, align] )	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 对于中的每个对齐几何图形 other 。
`xs` \(密钥[, axis, level, drop_level] )	从系列/数据帧返回横截面。

属性

`T`
`area`	返回一个 `Series` 中每个几何图形的面积。 `GeoSeries` 以CRS为单位表示。
`at`	访问行/列标签对的单个值。
`attrs`	此数据集的全局属性的字典。
`axes`	返回表示DataFrame轴的列表。
`boundary`	返回一个 `GeoSeries` 表示每个几何的集合论的低维对象 boundary 。
`bounds`	返回一个 `DataFrame` 带柱的 `minx` ， `miny` ， `maxx` ， `maxy` 值，这些值包含每个几何图形的边界。
`cascaded_union`	已弃用：使用 unary_union 取而代之的是
`centroid`	返回一个 `GeoSeries` 表示每个几何体的质心的点。
`columns`	DataFrame的列标签。
`convex_hull`	返回一个 `GeoSeries` 表示每个几何图形的凸包的几何图形。
`crs`	坐标参考系(CRS)表示为 `pyproj.CRS` 对象。
`cx`	基于坐标的索引器，通过与边界框的交点进行选择。
`dtypes`	返回DataFrame中的数据类型。
`empty`	指示DataFrame是否为空。
`envelope`	返回一个 `GeoSeries` 表示每个几何图形的包络的几何图形。
`exterior`	返回一个 `GeoSeries` 表示GeoSeries中每个多边形的外边界的线环。
`flags`	获取与此熊猫对象关联的属性。
`geom_type`	返回一个 `Series` 字符串的值，指定 Geometry Type 每一件物品的。
`geometry`	GeoDataFrame的几何数据
`has_sindex`	检查空间索引是否存在，而不生成它。
`has_z`	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 用于具有z分量的要素。
`iat`	按整数位置访问行/列对的单个值。
`iloc`	纯粹基于整数位置的索引，用于按位置选择。
`index`	DataFrame的索引(行标签)。
`interiors`	返回一个 `Series` 表示GeoSeries中每个多边形的内环的列表。
`is_empty`	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 用于空几何图形。
`is_ring`	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 对于闭合的要素。
`is_simple`	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 对于本身不相交的几何图形。
`is_valid`	返回一个 `Series` 的 `dtype('bool')` 有价值的 `True` 对于有效的几何图形。
`length`	返回一个 `Series` 包含以CRS为单位表示的每个几何图形的长度。
`loc`	通过标签或布尔数组访问一组行和列。
`ndim`	返回一个整数，表示轴/数组的维数。
`shape`	返回表示DataFrame的维度的元组。
`sindex`	生成空间索引
`size`	返回一个int，表示此对象中的元素数。
`style`	返回Styler对象。
`total_bounds`	返回包含以下内容的元组 `minx` ， `miny` ， `maxx` ， `maxy` 作为整体的序列边界的值。
`type`	返回GeoSeries中每个几何的几何类型
`unary_union`	中所有几何图形的并集的几何图形。 `GeoSeries` 。
`values`	返回DataFrame的Numpy表示形式。

GeoDataFrame

geopandas.GeoDataFrame.from_file