spatial_join.py

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

#supongamos que tienes los tuits en un csv (las coordenadas en las columns "x" y "y"). Los lees con pandas
df = pd.read_csv('data.csv')
#conviertes las coordenadas en objetos Point
geometry = [Point(xy) for xy in zip(df.x, df.y)]
#Le pones proyección (lat, long en este caso)
crs = {'init': 'epsg:4326'} 
#lo conviertes en geodataframe
geo_df = gpd.GeoDataFrame(df, crs=crs, geometry=geometry) 

#Supongamos que los estados vienen en un shapefile
estados = gpd.read_file("/path/to/shapefile.shp")

#ya namás falta hacer el merge (spatial join)
puntos_estados = gpd.sjoin(geo_df, estados, how="inner", op='intersects')
#eso te deja un geodataframe con todos los atributos de las dos tablas unidos a través de la intersección, 
# o sea, cada punto va a tener los atributos del estado en donde cae