如何用geopandas做出租车订单分布密度图

要使用 geopandas 制作出租车订单分布密度图，需要以下步骤：

1. 下载和导入所需的数据，包括出租车订单数据和地理数据（如行政边界数据）。
2. 将订单数据转换为 geopandas 的 GeoDataFrame 格式。
3. 使用 geopandas 的空间聚合功能将订单数据按照行政区域划分，并计算每个行政区域内订单数量。
4. 将聚合后的结果与行政区域地理数据合并，创建一个新的 GeoDataFrame。
5. 使用 matplotlib 和 geopandas 的绘图功能，制作出租车订单分布密度图。

以下是一个简单的示例代码，用于演示如何使用 geopandas 制作出租车订单分布密度图：

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

# 下载和导入数据
orders_df = pd.read_csv('taxi_orders.csv')
boundary_gdf = gpd.read_file('boundary.geojson')

# 将订单数据转换为 GeoDataFrame 格式
orders_gdf = gpd.GeoDataFrame(
    orders_df, 
    crs = "EPSG:4326", 
    geometry = [Point(xy) for xy in zip(orders_df.lon, orders_df.lat)])

# 空间聚合并计算每个行政区域内订单数量
order_count_gdf = gpd.sjoin(orders_gdf, boundary_gdf, op='within').groupby('NAME').size().reset_index(name='order_count')

# 合并聚合结果和行政区域地理数据
merged_gdf = pd.merge(boundary_gdf, order_count_gdf, on='NAME')

# 绘制出租车订单分布密度图
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10,6))
merged_gdf.plot(column='order_count', ax=ax, legend=True, cmap='OrRd')
ax.set_title('Taxi Order Density Map')
plt.show()

在这个示例代码中，我们首先下载和导入了订单数据和行政区域地理数据。然后，我们将订单数据转换为 geopandas 的 GeoDataFrame 格式，并使用空间聚合功能将订单数据按照行政区域划分，并计算每个行政区域内订单数量。接下来，我们将聚合结果和行政区域地理数据合并，创建一个新的 GeoDataFrame。最后，我们使用 matplotlib 和 geopandas 的绘图功能，制作出租车订单分布密度图。