Python数据攻略-Pandas与地理空间数据分析
地理空间数据分析已经成为数据分析不可或缺的一部分。无论是在城市规划、交通分析，还是在环境科学中，地理空间数据都发挥着关键作用。
本文将为初学者和新手提供一个详细的指南，通过使用Python的Pandas库和Geopandas库，来进行地理空间数据分析。
文章目录
- 用Pandas处理地理坐标数据
- Geopandas结合进行空间分析
- 地理可视化基础
- 实践案例：三国志游戏中的势力地理分布分析
- 总结
用Pandas处理地理坐标数据
在开始之前首先需要一些地理坐标数据。在这里将使用《三国志》游戏中的相关数据进行模拟。假设有一张表格，记录了三国时代各大城市的名称和它们的经纬度。
| 城市 | 经度 | 纬度 |
|---|---|---|
| 襄阳 | 112.1 | 32.0 |
| 洛阳 | 112.4 | 34.6 |
| 建业 | 118.7 | 32.0 |
读取地理坐标数据，需要使用Pandas的read_csv函数来读取这张表格。
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