geopandas.GeoSeries#

class geopandas.GeoSeries(data=None, index=None, crs=None, **kwargs)#

一个Series对象，用于存储形状良好的几何体对象。

参数

data类数组、DICT、标量值

要存储在GeoSeries中的几何图形。

index类似数组或索引

GeoSeries的索引。

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。

kwargs

传递给Series构造函数的其他参数，: 例如： name 。

参见

GeoDataFrame
pandas.Series

示例

>>> from shapely.geometry import Point
>>> s = geopandas.GeoSeries([Point(1, 1), Point(2, 2), Point(3, 3)])
>>> s
0    POINT (1.00000 1.00000)
1    POINT (2.00000 2.00000)
2    POINT (3.00000 3.00000)
dtype: geometry

>>> s = geopandas.GeoSeries(
...     [Point(1, 1), Point(2, 2), Point(3, 3)], crs="EPSG:3857"
... )
>>> s.crs  
<Projected CRS: EPSG:3857>
Name: WGS 84 / Pseudo-Mercator
Axis Info [cartesian]:
- X[east]: Easting (metre)
- Y[north]: Northing (metre)
Area of Use:
- name: World - 85°S to 85°N
- bounds: (-180.0, -85.06, 180.0, 85.06)
Coordinate Operation:
- name: Popular Visualisation Pseudo-Mercator
- method: Popular Visualisation Pseudo Mercator
Datum: World Geodetic System 1984
- Ellipsoid: WGS 84
- Prime Meridian: Greenwich

>>> s = geopandas.GeoSeries(
...    [Point(1, 1), Point(2, 2), Point(3, 3)], index=["a", "b", "c"], crs=4326
... )
>>> s
a    POINT (1.00000 1.00000)
b    POINT (2.00000 2.00000)
c    POINT (3.00000 3.00000)
dtype: geometry

>>> s.crs
<Geographic 2D CRS: EPSG:4326>
Name: WGS 84
Axis Info [ellipsoidal]:
- Lat[north]: Geodetic latitude (degree)
- Lon[east]: Geodetic longitude (degree)
Area of Use:
- name: World.
- bounds: (-180.0, -90.0, 180.0, 90.0)
Datum: World Geodetic System 1984 ensemble
- Ellipsoid: WGS 84
- Prime Meridian: Greenwich

__init__(data=None, index=None, crs=None, **kwargs)#

方法：

`__init__` \([data, index, crs] )
`abs` \()	返回一个具有每个元素的绝对数值的Series/DataFrame。
`add` \(其他[, level, fill_value, axis] )	按元素(二元运算符)返回级数和其他的相加 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` \(args, *kwargs)	串联两个或多个系列。
`apply` \(函数[, convert_dtype, args] )	带有轴标签的一维ndarray(包括时间序列)。
`argmax` \([axis, skipna] )	返回序列中最大值的整型位置。
`argmin` \([axis, skipna] )	返回序列中最小值的int位置。
`argsort` \([axis, kind, order] )	返回对Series值进行排序的整数索引。
`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 。
`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。
`autocorr` \([lag] )	计算LAG-N自相关。
`backfill` \([axis, inplace, limit, downcast] )	的同义词 `DataFrame.fillna()` 使用 `method='bfill'` 。
`between` \(左、右[, inclusive] )	返回等同于Left<=Series<=Right的布尔级数。
`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。
`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] )	根据将系列与系列或标量组合在一起 func 。
`combine_first` \(其他)	使用‘Other’中相同位置的值更新空元素。
`compare` \(其他[, align_axis, keep_shape, ...] )	与其他系列进行比较，并显示不同之处。
`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` \([infer_objects, ...] )	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` \(其他[, method, min_periods] )	计算相关性与 other 序列，不包括缺失值。
`count` \([level] )	返回序列中非NA/NULL观测值的数量。
`cov` \(其他[, min_periods, ddof] )	计算系列协方差，不包括缺失值。
`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] )	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 。
`distance` \(其他[, align] )	返回一个 `Series` 包含要对齐的距离 other 。
`div` \(其他[, level, fill_value, axis] )	返回按元素(二元运算符)的级数和其他的浮点除法 truediv )。
`divide` \(其他[, level, fill_value, axis] )	返回按元素(二元运算符)的级数和其他的浮点除法 truediv )。
`divmod` \(其他[, level, fill_value, axis] )	返回级数和其他元素的整数除法和模运算(二元运算符 divmod )。
`dot` \(其他)	计算级数和其他列之间的点积。
`drop` \([labels, axis, index, columns, level, ...] )	删除了指定索引标签的返回系列。
`drop_duplicates` \([keep, inplace] )	已删除重复值的返回系列。
`droplevel` \(级别[, axis] )	返回删除了请求的索引/列级别的Series/DataFrame。
`dropna` \([axis, inplace, how] )	返回删除了缺失值的新系列。
`duplicated` \([keep] )	表示重复的系列值。
`eq` \(其他[, level, fill_value, axis] )	按元素(二元运算符)返回级数和其他的等于 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。
`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` \([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
`factorize` \([sort, na_sentinel] )	将对象编码为枚举类型或类别变量。
`ffill` \([axis, inplace, limit, downcast] )	的同义词 `DataFrame.fillna()` 使用 `method='ffill'` 。
`fillna` \([value, method, inplace] )	使用几何体填充NA值(默认情况下为空多边形)。
`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[, level, fill_value, axis] )	返回级数和其他元素的整数除法(二元运算符 floordiv )。
`from_file` \(文件名， ** Kwargs)	替代构造函数以创建 `GeoSeries` 从一个文件中。
`from_wkb` \(数据[, index, crs] )	替代构造函数以创建 `GeoSeries` 从WKB对象的列表或数组
`from_wkt` \(数据[, index, crs] )	替代构造函数以创建 `GeoSeries` 从WKT对象的列表或数组
`from_xy` \(X，y[, z, index, crs] )	替代构造函数以创建 `GeoSeries` X，y(，z)坐标列表或数组中的点几何图形
`ge` \(其他[, level, fill_value, axis] )	按元素(二元运算符)返回大于或等于级数和其他 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柱对系列进行分组。
`gt` \(其他[, level, fill_value, axis] )	按元素(二元运算符)返回系列和其他的大于 gt )。
`head` \([n] )	返回第一个 n 排好了。
`hist` \([by, ax, grid, xlabelsize, xrot, ...] )	使用matplotlib绘制输入序列的直方图。
`idxmax` \([axis, skipna] )	返回最大值的行标签。
`idxmin` \([axis, skipna] )	返回最小值的行标签。
`infer_objects` \()	尝试为对象列推断更好的数据类型。
`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)	系列中的元素是否包含在 values 。
`isna` \()	检测缺少的值。
`isnull` \()	的别名 isna 方法。
`item` \()	将底层数据的第一个元素作为Python标量返回。
`items` \()	懒惰地迭代(索引、值)元组。
`iteritems` \()	懒惰地迭代(索引、值)元组。
`keys` \()	返回索引的别名。
`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[, level, fill_value, axis] )	按元素(二元运算符)返回小于或等于的级数和其他 le )。
`lt` \(其他[, level, fill_value, axis] )	按元素(二元运算符)返回小于级数和其他 lt )。
`mad` \([axis, skipna, level] )	返回值在请求的轴上的平均绝对偏差。
`map` \(参数[, na_action] )	根据输入对应关系映射系列的值。
`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。
`memory_usage` \([index, deep] )	返回该系列的内存使用情况。
`min` \([axis, skipna, level, numeric_only] )	返回请求的轴上的最小值。
`mod` \(其他[, level, fill_value, axis] )	级数和其他元素的返回模数(二元运算符 mod )。
`mode` \([dropna] )	返回系列的模式。
`mul` \(其他[, level, fill_value, axis] )	级数和其他元素的返回乘法(二元运算符 mul )。
`multiply` \(其他[, level, fill_value, axis] )	级数和其他元素的返回乘法(二元运算符 mul )。
`ne` \(其他[, level, fill_value, axis] )	按元素(二元运算符)返回不等于的级数和其他 ne )。
`nlargest` \([n, keep] )	退回最大的 n 元素。
`notna` \()	检测非缺失值。
`notnull` \()	的别名 notna 方法。
`nsmallest` \([n, keep] )	返回最小的 n 元素。
`nunique` \([dropna] )	返回对象中唯一元素的数量。
`overlaps` \(其他[, align] )	对所有重叠的对齐几何返回True 其他，否则为False。
`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)。
`plot` \(args, *kwargs)	绘制GeoSeries。
`pop` \(项目)	从系列中退货和退货。
`pow` \(其他[, level, fill_value, axis] )	返回级数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, interpolation] )	返回给定分位数的值。
`radd` \(其他[, level, fill_value, axis] )	按元素(二元运算符)返回级数和其他的相加 radd )。
`rank` \([axis, method, numeric_only, ...] )	沿轴计算数值数据排名(从1到n)。
`ravel` \([order] )	将拼合的基础数据作为ndarray返回。
`rdiv` \(其他[, level, fill_value, axis] )	返回按元素(二元运算符)的级数和其他的浮点除法 rtruediv )。
`rdivmod` \(其他[, level, fill_value, axis] )	返回级数和其他元素的整数除法和模运算(二元运算符 rdivmod )。
`reindex` \([index] )	通过可选的填充逻辑使系列符合新的索引。
`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` \([index, axis, copy, inplace, level, ...] )	更改系列索引标签或名称。
`rename_axis` \([mapper, index, columns, axis, ...] )	设置索引或列的轴的名称。
`reorder_levels` \(订单)	使用输入顺序重新排列索引级别。
`repeat` \(重复[, axis] )	重复系列的元素。
`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, name, inplace] )	在重置索引的情况下生成新的DataFrame或Series。
`rfloordiv` \(其他[, level, fill_value, axis] )	返回级数和其他元素的整数除法(二元运算符 rfloordiv )。
`rmod` \(其他[, level, fill_value, axis] )	级数和其他元素的返回模数(二元运算符 rmod )。
`rmul` \(其他[, level, fill_value, axis] )	级数和其他元素的返回乘法(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] )	将序列中的每个值四舍五入到给定的小数位数。
`rpow` \(其他[, level, fill_value, axis] )	返回级数和其他元素的指数幂(二元运算符 rpow )。
`rsub` \(其他[, level, fill_value, axis] )	级数和其他元素的返回减法(二元运算符 rsub )。
`rtruediv` \(其他[, level, fill_value, axis] )	返回按元素(二元运算符)的级数和其他的浮点除法 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。
`searchsorted` \(值[, side, sorter] )	查找应插入元素以维持顺序的索引。
`select` \(args, *kwargs)	带有轴标签的一维ndarray(包括时间序列)。
`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) `GeoSeries` 。
`set_flags` \(*[, copy, allows_duplicate_labels] )	返回一个具有更新标志的新对象。
`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。
`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` \(args, *kwargs)	带有轴标签的一维ndarray(包括时间序列)。
`sort_values` \([axis, ascending, inplace, ...] )	按值排序。
`squeeze` \([axis] )	将1维轴对象压缩为标量。
`std` \([axis, skipna, level, ddof, numeric_only] )	返回要求轴上的样本标准偏差。
`sub` \(其他[, level, fill_value, axis] )	级数和其他元素的返回减法(二元运算符 sub )。
`subtract` \(其他[, level, fill_value, axis] )	级数和其他元素的返回减法(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, copy] )	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` \(args, *kwargs)	带有轴标签的一维ndarray(包括时间序列)。
`to_clipboard` \([excel, sep] )	将对象复制到系统剪贴板。
`to_crs` \([crs, epsg] )	返回一个 `GeoSeries` 将所有几何图形转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` \([into] )	将系列转换为{标签->值}词典或类似词典的对象。
`to_excel` \(EXCEL_编写器[, sheet_name, na_rep, ...] )	将对象写入Excel工作表。
`to_file` \(文件名[, driver, index] )	写下 `GeoSeries` 保存到文件中。
`to_frame` \([name] )	将系列转换为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_json` \(** Kwargs)	返回GeoSeries的GeoJSON字符串表示形式。
`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_list` \()	返回值列表。
`to_markdown` \([buf, mode, index, storage_options] )	以支持降价的格式打印系列。
`to_numpy` \([dtype, copy, na_value] )	表示此系列或索引中的值的NumPy ndarray。
`to_period` \([freq, copy] )	将系列从DatetimeIndex转换为PerodIndex。
`to_pickle` \(路径[, compression, protocol, ...] )	Pickle(序列化)对象到文件。
`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_string` \([buf, na_rep, float_format, ...] )	呈现序列的字符串表示形式。
`to_timestamp` \([freq, how, 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GeoSeries几何转换为WKB
`to_wkt` \(** Kwargs)	将GeoSeries几何转换为WKT
`to_xarray` \()	从Pandas对象返回一个XARRAY对象。
`tolist` \()	返回值列表。
`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` 论自我创造价值转化的系列剧。
`translate` \([xoff, yoff, zoff] )	返回一个 `GeoSeries` 使用平移的几何图形。
`transpose` \(args, *kwargs)	返回转置，根据定义，转置是self。
`truediv` \(其他[, level, fill_value, axis] )	返回按元素(二元运算符)的级数和其他的浮点除法 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 。
`unique` \()	返回Series对象的唯一值。
`unstack` \([level, fill_value] )	取消堆叠，也称为Pivot，与多索引串联以生成DataFrame。
`update` \(其他)	使用传递的系列中的值就地修改系列。
`value_counts` \([normalize, sort, ascending, ...] )	返回包含唯一值计数的系列。
`var` \([axis, skipna, level, ddof, numeric_only] )	返回请求的轴上的无偏差。
`view` \([dtype] )	创建系列的新视图。
`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`	返回转置，根据定义，转置是self。
`area`	返回一个 `Series` 中每个几何图形的面积。 `GeoSeries` 以CRS为单位表示。
`array`	支持此系列或索引的数据的扩展数组。
`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`	返回行轴标签列表。
`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。
`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。
`dtype`	返回底层数据的dtype对象。
`dtypes`	返回底层数据的dtype对象。
`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`
`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。
`hasnans`	如果我有任何nan，请返回；启用各种性能加速。
`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`	系列的索引(轴标签)。
`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_monotonic`	如果对象中的值是单调递增的，则返回布尔值。
`is_monotonic_decreasing`	如果对象中的值是单调递减的，则返回布尔值。
`is_monotonic_increasing`	的别名是单调的。
`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_unique`	如果对象中的值是唯一的，则返回布尔值。
`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。
`name`	返回系列的名称。
`nbytes`	返回基础数据中的字节数。
`ndim`	根据定义1，基础数据的维度数。
`shape`	返回基础数据的形状的元组。
`sindex`	生成空间索引
`size`	返回基础数据中的元素数。
`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`	根据数据类型将系列返回为ndarray或类似ndarray。
`x`	返回点几何在GeoSeries中的x位置
`y`	返回点几何在GeoSeries中的y位置
`z`	返回点几何在GeoSeries中的z位置

GeoSeries

geopandas.GeoSeries.area