已知一连串点的经纬度和时间顺序，如何将其连成线并可视化？

要将一系列按照时间和地理位置顺序排列的点连成线并可视化，你可以使用地理空间数据分析库如GeoPandas。GeoPandas是一个建立在Python Pandas库之上的扩展库，专为处理地理空间数据而设计。以下是一般的步骤：

1. **导入必要的库**:
首先，你需要导入所需的库，包括`pandas`、`geopandas`、`matplotlib`等。如果还没有安装，可以使用`pip install geopandas matplotlib descartes`命令。

import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import Point

2. **读取数据**:
确保你的数据包含经度、纬度、时间和其它必要信息（如ID）。使用`read_csv`或`read_excel`等函数读取数据，并设置`crs`属性指定坐标参照系统。

data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 或者其他文件路径
data = gpd.GeoDataFrame(data, geometry=gpd.points_from_xy(data['经度'], data['纬度']), crs={'init': 'epsg:4326'})

3. **排序数据**:
根据时间对数据进行排序，以便按顺序绘制线。

data_sorted = data.sort_values(by='时间列名')

4. **连接点形成线**:
如果每一行代表一个独立的时间点，你可以直接使用`DataFrame.plot`方法画线。如果要手动连接点，你可以利用`shift()`方法获取前一个点的信息，创建`LineString`。

points = [Point(xy) for xy in zip(data_sorted['经度'].values, data_sorted['纬度'].values)]
lines = [LineString([point, point.shift()]) for index, point in points[:-1]]
lines_gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=lines, crs=data.crs)

5. **可视化**:
将`lines_gdf`与原始数据一起绘图，显示线和点。

ax = data_sorted.plot(column='分类列名', cmap='coolwarm', markersize=4, ax=plt.gca(), linewidth=2)
lines_gdf.plot(ax=ax, color='black', linewidth=1)
plt.title('地点随时间变化的线路')
plt.show()

在这个过程中，记得替换`'your_data.csv'`、`'经度列名'`、`'纬度列名'`、`'时间列名'`和`'分类列名'`为你实际的数据列名。