jupyter notebook 按照列 合并多个shp文件

可以使用 geopandas 库来合并多个 shp 文件，具体步骤如下：

1. 使用 geopandas 的 read_file() 函数读取多个 shp 文件，得到多个 GeoDataFrame 对象。
2. 使用 pandas 的 concat() 函数将多个 GeoDataFrame 对象按照列合并成一个大的 GeoDataFrame 对象。
3. 使用 geopandas 的 to_file() 函数将合并后的 GeoDataFrame 对象保存为 shp 文件。

具体代码如下：

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# 读取多个 shp 文件
gdf1 = gpd.read_file('file1.shp')
gdf2 = gpd.read_file('file2.shp')
gdf3 = gpd.read_file('file3.shp')

# 合并多个 GeoDataFrame 对象
gdf = pd.concat([gdf1, gdf2, gdf3], axis=1)

# 保存合并后的 GeoDataFrame 对象为 shp 文件
gdf.to_file('merged.shp', driver='ESRI Shapefile')

希望能对你有所帮助！