我意思是新建的列表类似于[<POLYGON ((3.46e+05 3.45e+06, 3.46e+05 3.45e+06, 3.46e+05 3.45e+06, 3.46e+05...>, <POLYGON ((3.45e+05 3.45e+06, 3.45e+05 3.45e+06, 3.45e+05 3.45e+06, 3.45e+05...>]

如果你的新建列表中的多边形数据是以字符串的形式表示，类似于`[<POLYGON ((3.46e+05 3.45e+06, 3.46e+05 3.45e+06, 3.46e+05 3.45e+06, 3.46e+05...)>, <POLYGON ((3.45e+05 3.45e+06, 3.45e+05 3.45e+06, 3.45e+05 3.45e+06, 3.45e+05...)>]`，你可以使用GeoPandas库的`WKTReader`来将这些字符串转换为几何数据。下面是一个示例代码：

import geopandas as gpd
from shapely.wkt import loads

# 创建新的多边形数据列表
polygon_strings = [
    'POLYGON ((3.46e+05 3.45e+06, 3.46e+05 3.45e+06, 3.46e+05 3.45e+06, 3.46e+05...)',
    'POLYGON ((3.45e+05 3.45e+06, 3.45e+05 3.45e+06, 3.45e+05 3.45e+06, 3.45e+05...)'
]

# 将字符串转换为几何数据
polygons = [loads(polygon_string) for polygon_string in polygon_strings]

# 创建新的GeoDataFrame
new_data = {'geometry': polygons}
new_gdf = gpd.GeoDataFrame(new_data)

# 读取原始的GeoJSON数据
file = gpd.read_file('original.geojson')

# 将新建的多边形数据与原始数据合并
merged_gdf = gpd.GeoDataFrame(pd.concat([file, new_gdf], ignore_index=True))

# 将更新后的数据保存到新的GeoJSON文件中
merged_gdf.to_file('updated.geojson', driver='GeoJSON')

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个包含多边形字符串的列表（`polygon_strings`），你可以根据实际情况修改这些字符串。然后，我们使用`loads()`函数将字符串转换为几何数据，并将其存储在`polygons`列表中。

接下来，我们使用`gpd.GeoDataFrame()`创建一个新的GeoDataFrame（`new_gdf`），其中`geometry`列存储了多边形数据。

然后，我们使用`gpd.read_file()`函数读取原始的GeoJSON数据，将其存储在`file`变量中。

最后，我们使用`pd.concat()`函数将新建的GeoDataFrame与原始的GeoDataFrame合并，并将结果存储在`merged_gdf`中。最后，我们将更新后的数据保存到一个新的GeoJSON文件中（在示例中为`updated.geojson`）。

请确保你已经安装了GeoPandas库，并根据实际需求修改示例代码中的多边形字符串和文件路径。