如何将含GeoJSON几何的API返回pois数据转换为GeoDataFrame？

有两种简单方式可以将你的JSON数据转换为带有效几何列的GeoDataFrame：

方法一：直接用GeoPandas的from_features（推荐） #

这个方法能直接读取GeoJSON格式的特征数组，无需先转成普通Pandas DataFrame，一步到位：

import geopandas as gpd

# 直接从pois生成GeoDataFrame，指定坐标参考系（这里用通用的WGS84坐标系EPSG:4326）
gdf = gpd.GeoDataFrame.from_features(pois, crs="EPSG:4326")

执行后，gdf会自动包含id、name列，以及标准的geometry列（存储Shapely Point对象），可直接用于空间分析。

方法二：处理已归一化的DataFrame #

如果你已经通过pd.json_normalize(pois)得到了带geometry_geojson.type和geometry_geojson.coordinates列的DataFrame，可以手动构建几何列：

import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

# 先得到归一化的普通DataFrame
df = pd.json_normalize(pois)

# 从坐标列生成Shapely Point对象，创建标准geometry列
df['geometry'] = df['geometry_geojson.coordinates'].apply(lambda coord: Point(coord))

# 转换为GeoDataFrame，指定几何列和坐标参考系
gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry='geometry', crs="EPSG:4326")

# 可选：删除不需要的原始几何拆分列
gdf = gdf.drop(columns=['geometry_geojson.type', 'geometry_geojson.coordinates'])

处理完成后，你就得到了符合空间分析要求的GeoDataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ElTitoFranki