多个geojson经过坐标系转换后如何合并为一个shp数据

import geopandas as gpd
from pyproj import CRS
import pandas as pd


BASE_DIR = 'D:/demo'

# 输入的WGS84 GeoJSON文件列表
geojson_files = [f"{BASE_DIR}/file1.geojson", f"{BASE_DIR}/file2.geojson", f"{BASE_DIR}/file3.geojson"]

# 目标坐标系的EPSG代码，使用一个西安80高斯投影举例
target_epsg = 2363

# 创建一个空的GeoDataFrame
merged_gdf = gpd.GeoDataFrame()

# 定义WGS84和目标坐标系之间的坐标转换
wgs84_crs = CRS.from_epsg(4326)
target_crs = CRS.from_epsg(target_epsg)

# 逐个读取、转换和合并GeoJSON文件
for geojson_file in geojson_files:
    gdf = gpd.read_file(geojson_file, crs=wgs84_crs)
    # 为每个geodataframe新添加字符类型的字段name，并将文件名赋值给字段name
    gdf['name'] = geojson_file[-13:-8]
    gdf = gdf.to_crs(target_crs)
    merged_gdf = pd.concat([merged_gdf, gdf], ignore_index=True)

# 过滤掉面积小于100的要素
gdf_filtered = merged_gdf[merged_gdf["area"] >= 100]
# 保存为shp文件
gdf_filtered.to_file(output_shp, driver='ESRI Shapefile', encoding='utf-8')

# shp to GeoJson
import geopandas as gpd
data = gpd.read_file('中国省级区域20200720.shp')
data.to_file("中国省级区域20200720.json", driver='GeoJSON', encoding="utf-8")

# GeoJson to shp
data = gpd.read_file('中国省级区域20200720.json')
data.to_file('中国省级区域20200720', driver='ESRI Shapefile', encoding='utf-8')