在geopandas上应用多个聚合函数

是指在地理数据分析中，使用geopandas库来对地理数据进行聚合操作，并同时应用多个聚合函数。

Geopandas是一个基于pandas和shapely的Python库，用于处理地理空间数据。它提供了一种方便的方式来处理地理数据，包括地理对象的创建、操作和分析。

在geopandas上应用多个聚合函数可以通过以下步骤实现：

1. 导入geopandas库和其他必要的库：

import geopandas as gpd
import pandas as pd

1. 读取地理数据文件并创建geopandas的GeoDataFrame对象：

data = gpd.read_file('path/to/shapefile.shp')

1. 定义需要进行聚合的列和聚合函数：

agg_columns = ['column1', 'column2']
agg_functions = ['mean', 'sum']

1. 使用geopandas的groupby方法对数据进行分组，并应用多个聚合函数：

aggregated_data = data.groupby('group_column')[agg_columns].agg(agg_functions)

1. 查看聚合结果：

print(aggregated_data)

在上述代码中，column1和column2是需要进行聚合的列，mean和sum是需要应用的聚合函数。group_column是用于分组的列。

对于geopandas上应用多个聚合函数的应用场景，可以举例说明。假设我们有一个地理数据集，包含了不同城市的人口数量和面积信息。我们可以使用geopandas来对这些城市进行聚合分析，比如计算每个省份的平均人口数量和总面积。

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