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本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「小張Python」，作者zeroing。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系小張Python公眾號。
做地圖可視化時需要提供經(jīng)緯度坐標，但一般來說我們手上拿到的通常只有地理位置，比如說 北京市東大街302號狗不理包子店，可視化之前需經(jīng)緯度坐標轉(zhuǎn)換
需要轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)如果僅有幾個還好，可以直接借助谷歌地圖自帶經(jīng)緯度查詢手動轉(zhuǎn)換，但真實場景下需要轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)量可能要上百甚至上千，再手動的話就比較頭疼了
如何將地理位置批量轉(zhuǎn)化為經(jīng)緯度坐標?本文將針對這個問題，介紹兩個用 Python 來實現(xiàn)的方法
1，調(diào)用第三方 API
最常見辦法就是調(diào)用第三方 API，例如百度、高德地圖等服務平臺，提供了相應的功能接口，它們的這類技術(shù)已經(jīng)非常成熟啦，準確穩(wěn)定，關(guān)鍵還是免費的 ~，本期教程以百度為例(高德的用方類似)，介紹一下其用法
1.1，用百度賬號登陸百度地圖控制臺
百度地圖開放平臺
1.2，創(chuàng)建一個應用，獲取 AK 參數(shù)
登錄控制臺之后，選擇左側(cè) 應用管理-> 我的應用 -> 創(chuàng)建應用
創(chuàng)建應用頁面中有三項信息需要填寫
- 應用名稱，無限制隨意填寫即可;
- 應用類型 ，選擇服務端;
- IP 白名單，只是個人簡單測試的話0.0.0.0/0 即可，如果考慮安全問題， 可以將自己的 IP 填進去， AK 參數(shù)泄露的話非本機 IP 無法訪問，這樣也不用擔心額度被其他用戶盜用
1.3，地理編碼、逆地理編碼
經(jīng)緯度地理位置根據(jù)轉(zhuǎn)換方向分為兩類，接下來我們分別演示一下其用法：
- 地理編碼：將地理地址轉(zhuǎn)換為坐標點(經(jīng)緯度);
- 逆地理編碼，將經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化為地理地址;
1.3.1 地理編碼，
下面就是 Python 測試代碼塊，將 AK 參數(shù)(前面申請到的)和你需要轉(zhuǎn)換的地理位置拼接到 官方提供的 url 中，用 requests 訪問即可，
- import requests
- import json
- import re
- AK = '你的AK'
- address ='北京市海淀區(qū)上地十街10號'
- url = 'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address={}&output=json&ak={}&callback=showLocation'.format(address,AK)
- res = requests.get(url)
- print(res.text)
- results = json.loads(re.findall(r'\((.*?)\)',res.text)[0])
- print('\n')
- print('location is ',results['result']['location'])
輸出結(jié)果如下
- showLocation&&showLocation({"status":0,"result":{"location":{"lng":116.3084202915042,"lat":40.05703033345938},"precise":1,"confidence":80,"comprehension":100,"level":"門址"}})
- location is {'lng': 116.3084202915042, 'lat': 40.05703033345938}
1.3.2 逆地理編碼
逆地理編與地理編碼用法相似
- lat = '40.05703033345938'
- lng = '116.3084202915042'
- AK = '你的AK'
- url = 'http://api.map.baidu.com/reverse_geocoding/v3/?ak={}&output=json&coordtype=wgs84ll&location={},{}'.format(AK,lat,lng)
- res = requests.get(url)
- print(res.text)
- address = json.loads(res.text)['result']['formatted_address']
- print('\n')
- print('address is ',address)
像我們這類免(bai) 費 piao) 用戶，借助百度 API 每天最高可調(diào)用 6000 次，這個量級基本上能滿足我們?nèi)粘Ｐ枰?，但如果這個數(shù)量滿足不了你的話，可以在線購買更高的使用額度
2，Geopy
2.1 Geopy 庫介紹
這里介紹一個Python 包 Geopy ，借助它也可以實現(xiàn)經(jīng)緯度地理位置轉(zhuǎn)換，
這款包之經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換原理其實還是借助了第三方 API 平臺，因為市面上提供經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換 第三方平臺很多，為了方便， Geopy 把這些接口都分別封裝在一個類中，借助 Geopy 模塊來調(diào)用，支持的第三放平臺如下
Geopy作為一個專注于地理處理包之外， 除了能實現(xiàn)上面地理編碼、逆地理編碼功能之外，還有一個其它令我經(jīng)驗的功能， 提供兩個經(jīng)緯度坐標，計算他們在地球上的最短距離
下面將介紹一下 Geopy 的具體用法，
2. 2 地理編碼
使用 地理編碼功能時，需要借助 Geopy 的 geocoders 模塊，Geopy 把所有第三方API封裝到 geocoders 中
這里選用 OpenStreetMap 平臺上提供的 Nominatim 地理編碼器，因為可以免費供我們使用，不需要申請 API ，但缺點是限流，限額，不能大規(guī)模頻繁訪問，否則會返回 403，429錯誤代碼
- from geopy.geocoders import Nominatim
- geolocator=Nominatim()
- location= geolocator.geocode("北京市海淀區(qū)西二旗北路")
- print(location.address)
- print(location.latitude,location.longitude)
結(jié)果如下
- 西二旗北路, 東北旺村, 海淀區(qū), 北京市, 102208, 中國
- 40.056793 116.305811
2.3 逆地理編碼
- from geopy.geocoders import Nominatim
- geolocator=Nominatim()
- location= geolocator.reverse("40.056793 116.305811")
- print(location.address)
結(jié)果如下
- 1#, 西二旗北路, 東北旺村, 海淀區(qū), 北京市, 102208, 中國
結(jié)果看起來還不錯，簡單方便;但提醒一下，因為前面說過 Nominatim 模塊是限額度的，不要頻繁訪問，否則會出現(xiàn)以下錯誤
2.4 根據(jù)經(jīng)緯度計算距離
Geopy 最讓我驚喜的是這個用法，提供兩個經(jīng)緯度坐標計算他們之間的距離，因為地球具體來說是橢圓，所以不能按照常規(guī)方法來計算 ，目前現(xiàn)有比較流行的幾個模型有以下幾個
- model major (km) minor (km) flattening
- 'WGS-84': (6378.137, 6356.7523142, 1 / 298.257223563),
- 'GRS-80': (6378.137, 6356.7523141, 1 / 298.257222101),
- 'Airy (1830)': (6377.563396, 6356.256909, 1 / 299.3249646),
- 'Intl 1924': (6378.388, 6356.911946, 1 / 297.0),
- 'Clarke (1880)': (6378.249145, 6356.51486955, 1 / 293.465),
- 'GRS-67': (6378.1600, 6356.774719, 1 / 298.25),
- }
根據(jù)官方介紹，官網(wǎng)選擇的是 WGS-84 模型，根據(jù)統(tǒng)計最終計算到的距離誤差最高在0.5%左右;使用方法如下
- from geopy import distance
- newport_ri = (41.49008, -71.312796)
- cleveland_oh = (41.499498, -81.695391)
- print(distance.distance(newport_ri, cleveland_oh).miles)#最后以英里單位輸出
- #output
- 538.39044536
- wellington = (-41.32, 174.81)
- salamanca = (40.96, -5.50)
- print(distance.distance(wellington, salamanca).km)# 以 km 作為單位輸出
- 19959.6792674
3 批量地址坐標轉(zhuǎn)換
上面聊了這么多知識點，下面引入一個案例來簡單回顧一下;本案例中借助百度API 來實現(xiàn)地理位置坐標轉(zhuǎn)換，把一個 csv 表格內(nèi)的所有地址位置數(shù)據(jù)批量轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度
3.1 數(shù)據(jù)讀取
- import pandas as pd
- import string
- data_path = 'H:/Data/Latlon/map-location.csv'
- df = pd.read_csv(data_path,encoding='GB18030')
- df
一共有 98 條數(shù)據(jù)，每條數(shù)據(jù)都表示一個地理位置;數(shù)據(jù)明顯有一些擾亂項，例如左端的數(shù)字字符、以及數(shù)據(jù)中的分隔符\t;因此轉(zhuǎn)換之前需要對數(shù)據(jù)進行一次預處理操作
3.2 數(shù)據(jù)預處理
- def process_str(x):
- # 數(shù)據(jù)預處理，去掉前面的數(shù)字、及字符串中 \t
- x = str(x).replace('\t','')
- x = str(x).strip(string.digits)
- return x
- df['location'] = df['location'].apply(process_str)
- df
預處理結(jié)果如下
3.3 地理編碼(經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換)
- import time
- start = time.time()
- AK = '你的AK'
- def get_location(str1):
- # 獲取經(jīng)緯度坐標
- url = 'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address={}&output=json&ak={}&callback=showLocation'.format(str1,AK)
- res = requests.get(url)
- results = json.loads(re.findall(r'\((.*?)\)',res.text)[0])
- return (results['result']['location']['lat'],results['result']['location']['lng'])
- df['(lat,lng)'] = df['location'].apply(get_location)
- print('耗時 {}s'.format(time.time()-start))
- print(df)
為了測試轉(zhuǎn)換效率，這里我加了一個計時器;98 條數(shù)據(jù)成功轉(zhuǎn)換后共耗時 4.65s 左右，效率還不錯，要比 Geopy 優(yōu)秀得多，
3.5 案例源碼數(shù)據(jù)
我已經(jīng)把本案例中用到代碼的數(shù)據(jù)打包再一起了，感興趣的可以在公號后臺回復關(guān)鍵字：210418 ，即可獲取!
4. 小結(jié)
上面介紹了這么多，最后做個小結(jié);聊一下這兩種方法在 地理坐標轉(zhuǎn)換方面 各自的優(yōu)勢和劣勢
第三方API
- 優(yōu)勢：地理編碼、逆編碼比較準確，精度高;且支持高并發(fā);
- 劣勢：不支持國外，環(huán)境配置較為復雜;
Geopy (用 Nominatim 模塊的話)
- 優(yōu)勢：簡單方便，上手快;支持國外地理編碼
- 劣勢：不支持并發(fā)訪問、效率低且精度較低;
這里給大家一個建議，如果地址數(shù)據(jù)在國內(nèi)的話 經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換 建議用第三方 API，穩(wěn)定且準確;若是涉及下緯度距離計算、單位換算或地址數(shù)據(jù)在國外，建議用 Geopy
好了，以上就是本篇文章的全部內(nèi)容啦，如果對你有所幫助，點個贊是對我最大的鼓勵
當前文章：地理位置和經(jīng)緯度坐標之間如何轉(zhuǎn)換？Python教你批量實現(xiàn)
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