在geopandas读取了一份名为"gdf"的geojson数据，得到一份dense_gdf = gdf.iloc[dense_point]的点要素，对desen_point临近的几个点为一组绘制其最小矩形

可以使用GeoPandas中的`unary_union`函数将这些点的最小矩形合并为一个大的多边形，然后计算这个多边形的最小矩形即可。以下是一个示例代码：

from shapely.geometry import MultiPoint

# 获取要素中密集点周围的所有点
dense_points = gdf.iloc[dense_point]
nearby_points = gdf.iloc[dense_point - 3:dense_point + 4]

# 将这些点合并为一个MultiPoint对象
points = MultiPoint(nearby_points.geometry.values)

# 计算MultiPoint对象的最小外接矩形
min_rect = points.minimum_rotated_rectangle

# 将最小外接矩形转换为GeoDataFrame
min_rect_gdf = gpd.GeoDataFrame(geometry=[min_rect])

# 可以将min_rect_gdf绘制出来看看是否正确
min_rect_gdf.plot()

这段代码首先获取了要素中密集点周围的所有点，然后将这些点合并为一个`MultiPoint`对象。接着，使用`minimum_rotated_rectangle`方法计算`MultiPoint`对象的最小外接矩形，并将其转换为一个`GeoDataFrame`对象。最后，可以将这个`GeoDataFrame`对象绘制出来查看结果是否正确。