如何用geopandas在shp文件上做出租车订单分布密度图

可以按照以下步骤使用geopandas在shp文件上做出租车订单分布密度图：

1. 读取shp文件：使用geopandas的read_file函数读取shp文件，并将其转换为geopandas数据框。

import geopandas as gpd

taxi_data = gpd.read_file('path/to/shapefile')

2. 转换为地理坐标系：如果shp文件不是地理坐标系，则需要使用to_crs函数将其转换为地理坐标系。

taxi_data = taxi_data.to_crs(epsg=4326)

注：epsg=4326 是WGS 84坐标系，是一种广泛使用的地理坐标系。

3. 计算点密度：使用geopandas的sjoin函数将点数据与一个边界框（或网格）相交，并计算每个网格内的点数。

from geopandas.tools import sjoin

# 创建网格
bbox = taxi_data.total_bounds
x_min, y_min, x_max, y_max = bbox
grid_size = 0.01
x, y = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max + grid_size, grid_size), 
                   np.arange(y_min, y_max + grid_size, grid_size))
grid_points = gpd.GeoDataFrame(geometry=gpd.points_from_xy(x.ravel(), y.ravel()), crs=taxi_data.crs)

# 计算点密度
taxi_data['count'] = sjoin(taxi_data, grid_points).groupby('index_right').size()

4. 可视化：使用matplotlib和geopandas的plot函数将点密度可视化。

import matplotlib.pyplot as plt

ax = taxi_data.plot(column='count', cmap='Reds', legend=True, figsize=(10, 10))
ax.set_axis_off()
plt.show()

这将在地图上绘制出租车订单分布密度图。你可以根据需要调整网格大小和颜色映射。