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我有一个df：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as DT
import hmac
from geopy.geocoders import Nominatim
from geopy.distance import vincenty

df


     city_name  state_name  county_name
0    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA
1    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA
2    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA
3    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA
4    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA
5    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA
6    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA
7    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA
8    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA
9    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA

我想获取下面数据框中任何一列的纬度和经度坐标。使用各个位置的文档时，文档 ( http://geopy.readthedocs.org/en/latest/#data ) 非常简单。

>>> from geopy.geocoders import Nominatim
>>> geolocator = Nominatim()
>>> location = geolocator.geocode("175 5th Avenue NYC")
>>> print(location.address)
Flatiron Building, 175, 5th Avenue, Flatiron, New York, NYC, New York,     ...
>>> print((location.latitude, location.longitude))
(40.7410861, -73.9896297241625)
>>> print(location.raw)
{'place_id': '9167009604', 'type': 'attraction', ...}

但是我想将该函数应用于 df 中的每一行并创建一个新列。我试过以下

df['city_coord'] = geolocator.geocode(lambda row: 'state_name' (row))

但我认为我的代码中遗漏了一些东西，因为我得到以下信息：

    city_name   state_name  county_name coordinates
0    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    None
1    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    None
2    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    None
3    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    None
4    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    None
5    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    None
6    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    None
7    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    None
8    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    None
9    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    None

我希望使用 Lambda 函数得到这样的结果：

     city_name  state_name  county_name  city_coord
0    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    38.8949549, -77.0366456 
1    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    38.8949549, -77.0366456 
2    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    38.8949549, -77.0366456 
3    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    38.8949549, -77.0366456 
4    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    38.8949549, -77.0366456 
5    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    38.8949549, -77.0366456 
6    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    38.8949549, -77.0366456 
7    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    38.8949549, -77.0366456 
8    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    38.8949549, -77.0366456 
9    WASHINGTON  DC  DIST OF COLUMBIA    38.8949549, -77.0366456
10   GLYNCO      GA  GLYNN               31.2224512, -81.5101023

我很感激任何帮助。在我得到坐标后，我想绘制它们。任何用于映射坐标的推荐资源也非常感谢。谢谢

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2 回答 2

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您可以调用apply并传递要在每一行上执行的函数，如下所示：

In [9]:

geolocator = Nominatim()
df['city_coord'] = df['state_name'].apply(geolocator.geocode)
df
Out[9]:
    city_name state_name       county_name  \
0  WASHINGTON         DC  DIST OF COLUMBIA   
1  WASHINGTON         DC  DIST OF COLUMBIA   

                                          city_coord  
0  (District of Columbia, United States of Americ...  
1  (District of Columbia, United States of Americ...

然后，您可以访问纬度和经度属性：

In [16]:

df['city_coord'] = df['city_coord'].apply(lambda x: (x.latitude, x.longitude))
df
Out[16]:
    city_name state_name       county_name                       city_coord
0  WASHINGTON         DC  DIST OF COLUMBIA  (38.8937154, -76.9877934586326)
1  WASHINGTON         DC  DIST OF COLUMBIA  (38.8937154, -76.9877934586326)

apply或者通过调用两次来在一个班轮中执行此操作：

In [17]:
df['city_coord'] = df['state_name'].apply(geolocator.geocode).apply(lambda x: (x.latitude, x.longitude))
df

Out[17]:
    city_name state_name       county_name                       city_coord
0  WASHINGTON         DC  DIST OF COLUMBIA  (38.8937154, -76.9877934586326)
1  WASHINGTON         DC  DIST OF COLUMBIA  (38.8937154, -76.9877934586326)

您的尝试geolocator.geocode(lambda row: 'state_name' (row))也没有做任何事情，因此为什么您有一列充满None值

编辑

@leb 在这里提出了一个有趣的观点，如果您有许多重复值，那么对每个唯一值进行地理编码然后添加以下内容会更加高效：

In [38]:
states = df['state_name'].unique()
d = dict(zip(states, pd.Series(states).apply(geolocator.geocode).apply(lambda x: (x.latitude, x.longitude))))
d

Out[38]:
{'DC': (38.8937154, -76.9877934586326)}

In [40]:    
df['city_coord'] = df['state_name'].map(d)
df

Out[40]:
    city_name state_name       county_name                       city_coord
0  WASHINGTON         DC  DIST OF COLUMBIA  (38.8937154, -76.9877934586326)
1  WASHINGTON         DC  DIST OF COLUMBIA  (38.8937154, -76.9877934586326)

因此，上面使用 获取所有唯一值unique，从它们构造一个 dict，然后调用map以执行查找并添加坐标，这将比尝试按行进行地理编码更有效

于 2015-07-14T18:34:51.067 回答
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支持并接受@EdChum 的回答，我只是想补充一下。他的方法效果很好，但从个人经验来看，我想分享几点：

在处理地理编码时，如果您有多个重复的城市/州组合，则只发送 1 个进行地理编码然后将其余部分复制到下面的其他行会快得多：

这对于大数据非常有帮助，可以通过两种方式完成：

  1. 仅基于您的数据，因为这些行似乎完全重复，并且只有在您需要时，才删除额外的行并对其中之一执行地理编码。这可以使用drop_duplicate
  2. 如果您想保留所有行（group_by城市/州组合），请通过调用对其第一个行应用地理编码head(1)，然后复制到其余行。

原因是每次您调用 Nominatim 时都会出现一个小的延迟问题，即使您连续在同一个城市/州排队。当您的数据变大时，这种小的延迟会变得更糟，从而导致响应的巨大延迟和可能的超时。

同样，这一切都来自个人处理它。如果现在对您没有好处，请记住以备将来使用。

于 2015-07-14T19:17:37.940 回答