for i in range(len(gdf)): point = gdf.iloc[i].geometry neighbors = list(sindex.intersection(point.buffer(radius).bounds)) if len(neighbors) >=3: dense_point.append(i) dense_gdf = gdf.iloc[dense_point]

这段代码是用来寻找一个地理数据框（gdf）中距离至少有3个邻居点在一定半径范围内的密集点，并将其存储在一个新的地理数据框（dense_gdf）中。

具体来说，代码中的循环遍历了gdf中的每个点，并使用点的geometry属性来创建一个缓冲区，该缓冲区的半径为radius。然后，使用该缓冲区的边界框（bounds）来查询一个空间索引（sindex），以查找在该半径内的邻居点。如果邻居点的数量大于等于3，则将该点的索引添加到dense_point列表中。最后，使用dense_point中的索引来选择原始地理数据框中的密集点，并将其存储在dense_gdf地理数据框中。

相关问题

db = DBSCAN(eps=4, min_samples=12).fit(gdf.geometry.append(lambda p: [p.x, p.y]).tolist())

根据您提供的代码和错误信息，您在使用`gdf.geometry.append(lambda p: [p.x, p.y]).tolist()`这一行代码时出现了问题。`append`方法是Series和DataFrame对象中的一个方法，它用于将另一个Series或DataFrame对象连接到当前对象的末尾。但是，您在这里尝试将一个lambda函数连接到`gdf.geometry`中，导致出现了类型错误。

如果您想要将lambda函数应用于`gdf.geometry`中的每个元素，可以使用`apply`方法来代替`append`方法。例如，您可以尝试以下代码：

db = DBSCAN(eps=4, min_samples=12).fit(gdf.geometry.apply(lambda p: [p.x, p.y]).tolist())

这里，`apply`方法将lambda函数应用于`gdf.geometry`中的每个元素，并返回一个由lambda函数生成的新列表。然后，`tolist()`方法将该列表转换为一个普通的Python列表，并将其传递给`fit`方法进行聚类分析。

希望这可以帮助您解决问题。

简化下列代码：gdf = gpd.read_file("shanghai_districts.shp") lis_time=['0:00-4:00','4:00-8:00','8:00-12:00','12:00-16:00','16:00-20:00','20:00-24:00','次日0:00-4:00'] j1=0 for i in (df.groupby(pd.Grouper(key='stime', freq='4H'))): data_r=i[1] gdf_points = gpd.GeoDataFrame(data_r, geometry=gpd.points_from_xy(data_r['gcj_s_lng'], data_r['gcj_s_lat'])) plt.figure(figsize=(10,10)) ax = gdf.plot(color='white',edgecolor='k',linewidth=0.3) gdf_points.plot(ax=ax, column=None, cmap='Oranges', scheme='quantiles', k=5, alpha=0.9, markersize=0.01) plt.yticks([30.8,31.0,31.2,31.4,31.6,31.8],['30.8°N','31.0°N','31.2°N','31.4°N','31.6°N','31.8°N'],fontsize=12) plt.xticks([120.8,121.0,121.2,121.4,121.6,121.8,122.0,122.2],['120.8°E','121.0°E','121.2°E','121.4°E','121.6°E','121.8°E','122.0°E','122.2°E'],fontsize=12,rotation=45) plt.title(lis_time[j1]+'时间段内出发订单数量分布') plt.show() j1=j1+1 j1=0 for i in (df.groupby(pd.Grouper(key='etime', freq='4H'))): data_r=i[1] gdf_points = gpd.GeoDataFrame(data_r, geometry=gpd.points_from_xy(data_r['gcj_e_lng'], data_r['gcj_e_lat'])) plt.figure(figsize=(10,10)) ax = gdf.plot(color='white',edgecolor='k',linewidth=0.3) gdf_points.plot(ax=ax, column=None, cmap='Oranges', scheme='quantiles', k=5, alpha=0.9, markersize=0.01) plt.yticks([30.8,31.0,31.2,31.4,31.6,31.8],['30.8°N','31.0°N','31.2°N','31.4°N','31.6°N','31.8°N'],fontsize=12) plt.xticks([120.8,121.0,121.2,121.4,121.6,121.8,122.0,122.2],['120.8°E','121.0°E','121.2°E','121.4°E','121.6°E','121.8°E','122.0°E','122.2°E'],fontsize=12,rotation=45) plt.title(lis_time[j1]+'时间段内到达订单数量分布') plt.show() j1=j1+1

gdf = gpd.read_file("shanghai_districts.shp")
lis_time=['0:00-4:00','4:00-8:00','8:00-12:00','12:00-16:00','16:00-20:00','20:00-24:00','次日0:00-4:00']

for time_key in ['stime', 'etime']:
j1 = 0
for i in (df.groupby(pd.Grouper(key=time_key, freq='4H'))):
data_r = i[1]
if time_key == 'stime':
gdf_points = gpd.GeoDataFrame(data_r, geometry=gpd.points_from_xy(data_r['gcj_s_lng'], data_r['gcj_s_lat']))
title = '时间段内出发订单数量分布'
else:
gdf_points = gpd.GeoDataFrame(data_r, geometry=gpd.points_from_xy(data_r['gcj_e_lng'], data_r['gcj_e_lat']))
title = '时间段内到达订单数量分布'
plt.figure(figsize=(10,10))
ax = gdf.plot(color='white',edgecolor='k',linewidth=0.3)
gdf_points.plot(ax=ax, column=None, cmap='Oranges', scheme='quantiles', k=5, alpha=0.9, markersize=0.01)
plt.yticks([30.8,31.0,31.2,31.4,31.6,31.8],['30.8°N','31.0°N','31.2°N','31.4°N','31.6°N','31.8°N'],fontsize=12)
plt.xticks([120.8,121.0,121.2,121.4,121.6,121.8,122.0,122.2],['120.8°E','121.0°E','121.2°E','121.4°E','121.6°E','121.8°E','122.0°E','122.2°E'],fontsize=12,rotation=45)
plt.title(lis_time[j1] + ' ' + title)
plt.show()
j1 += 1