如何提取Pandas DataFrame中的GeoJSON并转为GeoDataFrame及文件？

前置依赖 #

确保已安装所需库：

pip install pandas geopandas shapely

1. 解析GeoJSON字符串列 #

首先将DataFrame中存储的GeoJSON字符串解析为Python字典：

import pandas as pd
import json
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import shape

# 你的测试数据
data = {'Geojson': ['{"geometry": {"coordinates": [[[24.950899, 60.169158], [24.953492, 60.169158],[24.953510, 60.170104],[24.950958, 60.169990]]],"type": "Polygon"},"id": 1,"properties": {"GlobalID": "84756blabla","NAME": "Helsinki Senate Square","OBJECTID": 1,"OBS_CREATEDATE": 1641916981000,"OBS_UPDATEDATE": null, "Area_m2": 6861.47},"type": "Feature"}'],'Name': ["Helsinki Senate Square"], 'Type': ["Polygon"]}
df = pd.DataFrame(data)

# 解析每个GeoJSON字符串
df['geojson_parsed'] = df['Geojson'].apply(json.loads)

2. 保存为完整GeoJSON文件 #

将所有解析后的Feature对象组合成标准的FeatureCollection格式，再写入文件：

# 构建FeatureCollection结构
feature_collection = {
    "type": "FeatureCollection",
    "features": df['geojson_parsed'].tolist()
}

# 写入GeoJSON文件
with open('output.geojson', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(feature_collection, f, ensure_ascii=False, indent=2)

3. 转换为GeoPandas GeoDataFrame #

提取几何对象和属性字段，转换为GIS场景常用的GeoDataFrame：

# 将GeoJSON几何转换为Shapely对象
df['geometry'] = df['geojson_parsed'].apply(lambda x: shape(x['geometry']))

# 提取并展开properties属性为单独列（可选，简化后续数据分析）
properties_df = pd.json_normalize(df['geojson_parsed'].apply(lambda x: x['properties']))

# 合并数据列，生成GeoDataFrame
gdf = gpd.GeoDataFrame(
    pd.concat([df.drop(['Geojson', 'geojson_parsed'], axis=1), properties_df], axis=1),
    geometry='geometry',
    crs='EPSG:4326'  # 示例坐标为WGS84经纬度，对应EPSG:4326
)

4. 多几何类型支持说明 #

shape()函数可自动识别并转换所有标准GeoJSON几何类型（Point、Polygon、MultiLineString、MultiPolygon等），无需额外修改代码，只要原始GeoJSON格式符合规范即可。

验证结果 #

# 查看GeoDataFrame基本信息
print(gdf.head())
# 查看包含的几何类型
print(gdf.geometry.type.unique())

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