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I have a CSV file with data in below format. I want to read this using Python into a GeoPandas' DataFrame where boundary becomes geometry. I'm not even sure where to begin with.

pincode    city        boundary
110001     New Delhi   [{'lat': 28.645049, 'lng': 77.198277}, {'lat': 28.644902, 'lng': 77.198636}, {'lat': 28.644509, 'lng': 77.199509}, {'lat': 28.644121, 'lng': 77.200294}, {'lat': 28.644081, 'lng': 77.200375}, {'lat': 28.644072, 'lng': 77.200398}, {'lat': 28.643946, 'lng': 77.200706}, {'lat': 28.643773, 'lng': 77.201034}, {'lat': 28.643652, 'lng': 77.201326}, {'lat': 28.643326, 'lng': 77.202113}, {'lat': 28.643051, 'lng': 77.202812}, {'lat': 28.642974, 'lng': 77.203038}, {'lat': 28.642957, 'lng': 77.203042}, {'lat': 28.642939, 'lng': 77.203046}, {'lat': 28.642938, 'lng': 77.203046}, {'lat': 28.642904, 'lng': 77.20306}, {'lat': 28.642872, 'lng': 77.203078}, {'lat': 28.642841, 'lng': 77.203101}, {'lat': 28.642813, 'lng': 77.203128}, {'lat': 28.642788, 'lng': 77.20316}, {'lat': 28.642766, 'lng': 77.203195}, {'lat': 28.642741, 'lng': 77.203252}, {'lat': 28.64273, 'lng': 77.203293}, {'lat': 28.642722, 'lng': 77.203336}, {'lat': 28.64272, 'lng': 77.203379}, {'lat': 28.642721, 'lng': 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{'lat': 28.634414, 'lng': 77.217115}, {'lat': 28.63442, 'lng': 77.217119}, {'lat': 28.634514, 'lng': 77.217201}, {'lat': 28.634561, 'lng': 77.217242}, {'lat': 28.634695, 'lng': 77.217374}, {'lat': 28.634803, 'lng': 77.217496}, {'lat': 28.634821, 'lng': 77.217516}, {'lat': 28.634863, 'lng': 77.217569}, {'lat': 28.63494, 'lng': 77.217666}, {'lat': 28.634998, 'lng': 77.217751}, {'lat': 28.635049, 'lng': 77.217825}, {'lat': 28.635151, 'lng': 77.217991}, {'lat': 28.635242, 'lng': 77.218164}, {'lat': 28.635325, 'lng': 77.218343}, {'lat': 28.635397, 'lng': 77.218527}, {'lat': 28.635459, 'lng': 77.218716}, {'lat': 28.63551, 'lng': 77.21891}, {'lat': 28.635551, 'lng': 77.219106}, {'lat': 28.635582, 'lng': 77.219305}, {'lat': 28.635601, 'lng': 77.219506}, {'lat': 28.635609, 'lng': 77.219708}, {'lat': 28.635608, 'lng': 77.219779}, {'lat': 28.635607, 'lng': 77.21986}, {'lat': 28.635606, 'lng': 77.219905}, {'lat': 28.635641, 'lng': 77.219907}, {'lat': 28.6357, 'lng': 77.21991}, {'lat': 28.635792, 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0
4

I read the CSV file into a Pandas' DataFrame, extract the numbers from your boundary column, convert to shapely polygons, convert Pandas df to GeoPandas gdf:

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

df = pd.read_csv(r"C:\GIS\data\testdata\latlongs.txt", sep='\t') #Create a pandas dataframe from the csv

df.boundary = df.boundary.str.findall('\d+\.\d+').apply(lambda x: list(map(float, x))) #Extract numbers from boundary string

def givepoly(col):
    """Function to return a shapely polygon from a string of lat and longs"""
    return Polygon([[col[i+1], col[i]] for i in range(0, len(col)-1,2)])

df['geometry'] = df.apply(lambda row: givepoly(row['boundary']), axis=1)

df2 = gpd.GeoDataFrame(df, geometry='geometry', crs="EPSG:4326")
df2.drop('boundary', inplace=True, axis=1) #A shapefile cant have a list as data type
df2.to_file(r"C:\GIS\data\testdata\latlongs.shp")

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