有一系列点坐标数据，已经用geopandas转成Geodataframe，想把密集的点保留下来，然后再对这些点进行空间分析，怎么操作

可以使用Geodataframe的空间索引功能，将所有点加入到一个空间索引中，然后查询出密集的点。

首先需要导入必要的库：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

假设你的点坐标数据已经转换成了Geodataframe对象，可以使用如下代码将所有点加入到一个空间索引中：

# 将所有点添加到一个空间索引中
sindex = gdf.sindex

然后，可以使用如下代码查询出密集的点：

# 定义一个半径，表示密集程度
radius = 100

# 查询出所有与其他点距离小于半径的点
dense_points = []
for i in range(len(gdf)):
    # 获取当前点的几何对象
    point = gdf.iloc[i].geometry
    # 查询出所有与当前点距离小于半径的点
    neighbors = list(sindex.intersection(point.buffer(radius).bounds))
    # 如果查询结果中有两个以上的点，则认为当前点是一个密集点
    if len(neighbors) >= 2:
        dense_points.append(i)

# 从Geodataframe中提取出密集点
dense_gdf = gdf.iloc[dense_points]

现在，`dense_gdf`中存储的就是所有密集点的Geodataframe对象。你可以对这些点进行空间分析操作了。