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大家好我是费老师，就在昨天，Python生态中著名的GIS分析库geopandas发布了其1.0.0正式版本。
历经10年迭代升级，geopandas充分完善了其在GIS数据分析上的功能，使得我们可以使用类似pandas的操作方式，便捷且高性能的开展各种常用的GIS分析运算，极大增强了Python在GIS分析领域的能力。
今天的文章，费老师我就将带大家一起快速了解在全新的1.0版本中，新的功能特性、优化提升以及相关API的变动情况🚀~
如果你还未曾安装使用过geopandas，我最推荐的方式是新建虚拟环境，并在虚拟环境中通过conda-forge源进行稳定安装，以当下非常流行的开源环境管理工具mamba（可参考我所写的教程）为例，在终端执行下列命令（目前推荐Python版本为3.9），静静等待，即可一步到位完成最新版geopandas的安装：
mamba create -n geopandas-env python=3.9 -y && mamba activate geopandas-env && mamba install geopandas -y
而如果你已经安装了先前版本的geopandas，那么在你的对应环境下，终端执行下列命令即可进行版本升级：
mamba update geopandas -y
新安装或升级完成后，检查一下版本变化，成功升级到1.0.0版本🥳：
首先我们来了解一下新版本geopandas中新增的部分主要的API：
新增方法count_geometries()，用于针对多部件要素计算单体要素数量：
新增方法count_interior_rings()，用于针对多边形要素计算内环数量：
新增方法relate_pattern()，用于计算要素之间是否满足特定的DE-9IM（一种分别计算成对要素在内部、边界、外部两两之间相交相离状态的复杂空间模型）空间关系，具体的原理细节较多，我会在之后单独撰文介绍，下面仅演示relate_pattern()的使用示例：
新增方法intersection_all()，用于计算矢量列中全体要素的公共相交部分：
新增方法line_merge()，用于快速合并一系列端点相交的线要素：
新增方法set_precision()、get_precision()，用于设置及获取矢量列的坐标精度大小：
新增方法count_coordinates()，用于快速计算矢量列各要素坐标点数量：
新增属性方法is_ccw，用于针对坐标点数量大于等于4个的线要素，判断其坐标串方向是否符合逆时针方向：
新增属性方法is_closed，用于判断线要素是否起点终点相同：
新增方法force_2d()、force_3d()，用于将矢量列强制去除z轴坐标、强制添加z轴坐标：
新增方法voronoi_polygons()，用于基于整体矢量列的所有顶点，快速生成泰森多边形：
新增方法contains_properly()，用于快捷判断矢量A是否严格包含矢量B，与contains()方法的区别是，contains_properly()不允许作比较的矢量间有任何公共点：
新增方法build_area()，用于基于一系列可以构成闭合面要素的线要素，整体生成合法的若干多边形：
新增方法snap()，用于将满足距离阈值要求的要素A挂靠到对应的要素B之上：
新增方法transform()，用于基于自定义坐标偏移函数，实现对矢量要素的坐标转换，其中自定义函数的输入为N行2列后N行3列的numpy数组，输出形状与输入一致即可，我们可以配合numpy中的apply_along_axis()实现自由的坐标点级别转换计算，而无需关心输入的要素是点线面中的哪种：
新增方法get_geometry()，用于将矢量列各要素视作多部件要素，进行快捷位序索引：
新增方法dwithin()，用于快速判断矢量A是否在矢量B目标的指定距离内：
新增方法to_geo_dict()，用于将GeoDataFrame快捷转化为GeoJSON格式字典数据结构：
接下来我们来了解新版本中获得功能增强的一些主要API：
针对sjoin()方法，新增了dwithin型空间关系判断，使得我们可以在geopandas中真正意义上直接实现“匹配与目标要素距离在XXX以内的纪录行”：
在新版本中，我们可以将GeoDataFrame写出为csv格式，并在使用pd.read_csv()读取时，通过dtype参数将对应列指定解析为矢量类型：
针对GeoDataFrame.to_json()，新增参数show_bbox、drop_id、to_wgs84，实现更为定制化的GeoJSON转化：
demo_gdf = gpd.GeoDataFrame(
{
'name': ['示例要素'],
'geometry': [Point(106, 29)]
},
crs='EPSG:4524'
)
print(demo_gdf.to_json(
ensure_ascii=False,
indent=4,
show_bbox=True,
drop_id=True,
to_wgs84=False
))
针对GeoDataFrame.sjoin()，新增参数on_attribute，用于额外施加常规表连接中的指定字段相等条件，相当于设置有效的on_attribute参数后，空间连接的结果将既满足空间关系，又满足字段匹配关系：
新版本中也新增了一系列标记为废弃的API，将会在未来某个版本正式移除，请注意及时调整你的相关代码逻辑，其中主要的有：
unary_union将废弃，更换为union_all()
use_pygeos将废弃并在1.1版本中正式移除 由于pygeos已经合并入geopandas底层矢量计算所依赖的新版shapely中，因此对应的use_pygeos设置项也将退出历史舞台：
crs属性赋值以修改坐标系的方式将在未来版本被禁用，请统一使用set_crs()代替
篇幅有限，未能详尽介绍全部新版本内容，完整的更新日志请移步：https://github.com/geopandas/geopandas/releases/tag/v1.0.0
以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我们进行讨论~