莫兰指数python代码

莫兰指数(Moran's I)是一种用于空间统计分析的指标，常用于衡量地理数据集中各点特征的空间自相关性。在Python中，你可以使用`geopandas`库结合`spatial.distance`模块来计算莫兰指数。以下是一个简单的例子：

import geopandas as gpd
from geopandas.tools import sjoin
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

# 假设你有两列数据，一个是地理坐标（geometry列），另一个是你想分析的变量（如'variable'列）
gdf = gpd.GeoDataFrame(..., geometry=gpd.points_from_xy(x, y))

# 计算邻域距离矩阵
dist_matrix = squareform(pdist(gdf.geometry.values, 'euclidean'))

# 将数据集按照地理位置排序
sorted_gdf = gdf.sort_values('geometry')

# 计算莫兰指数
def moran_index(variable):
    w = dist_matrix / dist_matrix.max()  # 邻域权重矩阵
    x = variable.values  # 变量值数组
    numerator = (x - x.mean()) * (w @ (x - x.mean()))
    denominator = np.var(x) * (w.sum(axis=0))
    return numerator.sum() / denominator if denominator > 0 else 0

moran_i = moran_index(gdf['variable'])

在这个代码中，你需要替换`...`部分为你的实际数据加载和处理步骤。