帮我写一段代码，是将百米网格间的OD（网格文件：出发网格ID、出发网格X坐标、出发网格Y坐标，到达网格ID、到达网格X坐标、到达网格Y坐标，OD出行量）聚合到指定交通小区上（交通小区面文件：交通小区ID，交通小区面质心X坐标，交通小区面质心Y坐标），形成交通小区尺度上的OD出行量

这是一个涉及到地理空间数据处理的问题，通常会用到像Geopandas这样的库来完成。这里我为你提供一个基本的伪代码示例，假设你已经安装了必要的库（如geopandas, pandas, shapely等）。实际编程时可能会需要根据你的数据格式和具体的API进行调整。

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# 加载网格和交通小区数据
grid_data = gpd.read_file('grids.shp')  # 假设网格数据格式为shapefile
zone_data = gpd.read_file('zones.shp')

# 将OD数据转换为DataFrame，包含出发网格和到达网格信息
od_df = pd.read_csv('od_data.csv')  # 假设OD数据csv格式，有出发网格ID、坐标等字段

# 创建一个新的DataFrame，将OD出行量分配给每个交通小区
# 需要假设网格的中心点（X,Y）与交通小区的面质心对应
# 这里假设'cell_id'是网格ID，'centroid_X'和'centroid_Y'分别是交通小区的中心点X和Y
aggregated_od = od_df.groupby(['出发网格ID', '到达网格ID']).sum().reset_index()
aggregated_od['出发网格ID'] = aggregated_od['出发网格ID'].map(grid_data['cell_id'])
aggregated_od['到达网格ID'] = aggregated_od['到达网格ID'].map(grid_data['cell_id'])

# 融合网格和交通小区数据
merged_od = grid_data.merge(aggregated_od, on='cell_id', how='left')
# 现在，'出行量'列包含了每个交通小区的OD出行量
# 接下来可以根据交通小区ID进行聚合
zones_od = zones_data.merge(merged_od[['交通小区ID', '出行量']], on='交通小区ID', how='left')

# 计算每个交通小区的总出行量
zones_od['交通小区出行量'] = zones_od.groupby('交通小区ID')['出行量'].transform('sum')

# 输出结果
zones_od.to_file('zones_od.shp')  # 将结果保存为新的shapefile