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通过geopy从pandas数据帧中获取所有详细信息

geopy是一个Python库,用于从各种地理编码服务中获取地理位置信息。它可以与pandas数据帧结合使用,以从数据帧中获取所有详细信息。

首先,确保已经安装了geopy库。可以使用以下命令进行安装:

代码语言:txt
复制
pip install geopy

接下来,导入所需的库和模块:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
from geopy.geocoders import Nominatim
from geopy.exc import GeocoderTimedOut

然后,定义一个函数来获取地理位置信息:

代码语言:txt
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def get_location(address):
    geolocator = Nominatim(user_agent="my_app")  # 创建一个geolocator对象
    try:
        location = geolocator.geocode(address)  # 获取地址的地理位置信息
        return location
    except GeocoderTimedOut:
        return get_location(address)  # 如果超时,则重新尝试获取地理位置信息

接下来,读取包含地址信息的pandas数据帧:

代码语言:txt
复制
df = pd.read_csv('data.csv')  # 假设数据文件名为data.csv,包含地址信息的列名为'address'

然后,使用上述定义的函数来获取每个地址的地理位置信息,并将其添加到数据帧中:

代码语言:txt
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df['location'] = df['address'].apply(get_location)  # 将地理位置信息添加到新的列'location'

现在,数据帧中的每一行都包含了对应地址的地理位置信息。可以通过访问数据帧中的'location'列来获取详细信息。

完整代码示例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
from geopy.geocoders import Nominatim
from geopy.exc import GeocoderTimedOut

def get_location(address):
    geolocator = Nominatim(user_agent="my_app")
    try:
        location = geolocator.geocode(address)
        return location
    except GeocoderTimedOut:
        return get_location(address)

df = pd.read_csv('data.csv')
df['location'] = df['address'].apply(get_location)

# 访问详细信息
for index, row in df.iterrows():
    print("Address:", row['address'])
    print("Latitude:", row['location'].latitude)
    print("Longitude:", row['location'].longitude)
    print("Country:", row['location'].raw['address']['country'])
    print("City:", row['location'].raw['address']['city'])
    print("Postal Code:", row['location'].raw['address']['postcode'])
    print("-------------------------------")

这样,你就可以通过geopy从pandas数据帧中获取所有详细信息了。

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