由于M1芯片的体系结构不同于传统的x86架构，因此使用Shapely来创建GeoJSON文件时可能会遇到兼容性问题。

为了解决这个问题，我们可以使用geopandas库来代替Shapely。Geopandas是一个基于pandas库的地理空间数据处理库，它可以方便地处理形状(shapes)、路径(paths)和地理数据。要使用geopandas，您首先需要安装它，可以使用以下命令：

!pip install geopandas

安装完之后，您可以使用以下代码从DataFrame中创建一个GeoJSON文件并将其保存：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon

# 创建一个测试数据集
data = {'name': ['A', 'B', 'C'],
        'geometry': [Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)]),
                     Polygon([(1, 1), (2, 1), (2, 2), (1, 2)]),
                     Polygon([(2, 2), (3, 2), (3, 3), (2, 3)])]
       }
df = gpd.GeoDataFrame(data, crs='epsg:4326')

# 保存为GeoJSON文件
df.to_file('test.geojson', driver='GeoJSON')

这个代码片段创建了一个测试数据集，并使用geopandas和shapely从DataFrame中创建了一些形状。然后，它使用GeoDataFrame的to_file()方法将数据保存为一个GeoJSON文件。

使用geopandas代替Shapely可以在M1架构上避免兼容性问题，同时也提供了更多的地理空间数据处理工具。