如何在地图上可视化绘制由经纬度点生成的LineString线串

错误根源：坐标顺序错位 #

你当前生成LineString的代码存在核心错误：shapely、geopandas的几何构造要求坐标顺序为(经度, 纬度)，但你的代码传入的是(纬度, 经度)，坐标全部错位，就会出现所有线路都指向同一个点位的异常表现。

第一步：数据清洗与几何字段修正 #

先过滤move=0的无效记录，再修正LineString的构造逻辑：

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

# 过滤move为0的线路
erg2_filter = erg2[erg2['move'] != 0].reset_index(drop=True)

# 修正坐标顺序构造LineString
erg2_filter['geometry'] = erg2_filter.apply(
    lambda x: LineString([
        (x['longitude_origin'], x['latitude_origin']), 
        (x['longitude_destination'], x['latitude_destination'])
    ]), 
    axis=1
)

# 转为标准GeoDataFrame，指定WGS84坐标系（EPSG:4326）
gdf = gpd.GeoDataFrame(erg2_filter, crs="EPSG:4326")

# 校验几何是否正确：打印前5条数据的起点ID和对应起点坐标，确认和原始经纬度匹配
print(gdf[['origin', 'geometry']].head(5).apply(lambda x: (x['origin'], x['geometry'].coords[0]), axis=1))

绘制方案选择 #

直接绘制你构造的LineString即可，逻辑更简洁，还可以直接关联每条记录的move属性做配色、线条粗细的映射。如果需要额外标注起点终点，再叠加散点层即可，两者不冲突。

正确绘制代码示例 #

静态图（matplotlib+geopandas） #

import matplotlib.pyplot as plt

# 加载底图（可选，没有底图可以跳过这一步直接绘制线路）
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
# 裁剪底图到你数据的坐标范围
ax = world.cx[
    gdf.total_bounds[0]-1 : gdf.total_bounds[2]+1, 
    gdf.total_bounds[1]-1 : gdf.total_bounds[3]+1
].plot(figsize=(12,8), color='whitesmoke', edgecolor='lightgray')

# 绘制线路，可按move值配色
gdf.plot(
    ax=ax, 
    column='move', # 按move字段区分颜色
    cmap='RdYlBu_r', 
    linewidth=0.8, 
    alpha=0.7, 
    legend=True
)

# 可选：叠加起点（绿色）、终点（红色）散点
gdf.geometry.apply(lambda x: x.coords[0]).apply(lambda x: plt.scatter(x[0], x[1], c='green', s=10, alpha=0.6))
gdf.geometry.apply(lambda x: x.coords[1]).apply(lambda x: plt.scatter(x[0], x[1], c='red', s=10, alpha=0.6))

plt.axis('off')
plt.show()

交互式图（folium，支持悬浮查看属性） #

import folium

# 计算地图中心点
center_lat = (gdf['latitude_origin'].mean() + gdf['latitude_destination'].mean())/2
center_lon = (gdf['longitude_origin'].mean() + gdf['longitude_destination'].mean())/2
m = folium.Map(location=[center_lat, center_lon], zoom_start=10, tiles='CartoDB Positron')

# 批量添加线路
for _, row in gdf.iterrows():
    # 转换为folium要求的[纬度, 经度]格式
    coords = [[p[1], p[0]] for p in list(row['geometry'].coords)]
    folium.PolyLine(
        locations=coords,
        weight=1.5,
        opacity=0.7,
        tooltip=f"起点ID：{row['origin']} | 终点ID：{row['destination']} | 移动量：{row['move']}"
    ).add_to(m)

# 保存为HTML文件打开即可查看
m.save('移动线路可视化.html')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rebecka