Python 通过数据框中的纬度/经度值指定城市名称

我有这个数据框：

    userId      latitude    longitude        dateTime
0   121165      30.314368   76.384381   2018-02-01 00:01:57
1   95592       13.186810   77.643769   2018-02-01 00:02:17
2   111435      28.512889   77.088154   2018-02-01 00:04:02
3   129532      9.828420    76.310357   2018-02-01 00:06:03
4   95592       13.121986   77.610539   2018-02-01 00:08:54

我想创建一个新的dataframe列，如：

     userId  latitude   longitude    dateTime              city
0   121165  30.314368   76.384381   2018-02-01   00:01:57  Bengaluru
1   95592   13.186810   77.643769   2018-02-01   00:02:17  Delhi
2   111435  28.512889   77.088154   2018-02-01   00:04:02  Mumbai
3   129532  9.828420    76.310357   2018-02-01   00:06:03  Chennai
4   95592   13.121986   77.610539   2018-02-01   00:08:54  Delhi

我看到了，但它不起作用

这是这里给出的代码：

from urllib2 import urlopen
import json
def getplace(lat, lon):
    url = "http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?"
    url += "latlng=%s,%s&sensor=false" % (lat, lon)
    v = urlopen(url).read()
    j = json.loads(v)
    components = j['results'][0]['address_components']
    country = town = None
    for c in components:
        if "country" in c['types']:
            country = c['long_name']
        if "postal_town" in c['types']:
            town = c['long_name']
    return town, country
for i,j in df['latitude'], df['longitude']:
    getplace(i, j)

我在这个地方出错了：

components=j['results'][0]['address\u components']

列表索引超出范围

我把英国的其他经纬度值也算出来了，但对印度各州没有

现在我想试试这样的东西：

if i,j in zip(range(79,80),range(83,84)):
    df['City']='Bengaluru'
elif i,j in zip(range(13,14),range(70,71)):
    df['City']='Delhi'

---

等等。那么，如何使用纬度和经度值以更可行的方式分配城市呢？

您使用的代码片段是2013年的；Google API已更改，

“postal\u town”

不再可用

您可以使用以下代码，该代码利用

请求

库，并在没有返回结果的情况下设置保护

In [48]: def location(lat, long):
    ...:     url = 'http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?latlng={0},{1}&sensor=false'.format(lat, long)
    ...:     r = requests.get(url)
    ...:     r_json = r.json()
    ...:     if len(r_json['results']) < 1: return None, None
    ...:     res = r_json['results'][0]['address_components']
    ...:     country  = next((c['long_name'] for c in res if 'country' in c['types']), None)
    ...:     locality = next((c['long_name'] for c in res if 'locality' in c['types']), None)
    ...:     return locality, country
    ...:

In [49]: location(28.512889, 77.088154)
Out[49]: ('Gurugram', 'India')

要将此应用于数据帧，可以像这样使用

numpy

的

矢量化

（请记住，第二行不会返回任何内容）

我注意到期望输出的城市位置不正确

另请注意，这可能需要一些时间，因为函数每次都需要查询API

您也可以创建范围更广的定位函数，但它将非常粗糙，并且可能覆盖的区域太广。然后，您可以按照前面显示的相同方式使用该功能

In [21]: def location(lat, long):
    ...:     if 9 <= lat < 10 and 76 <= long < 77:
    ...:         return 'Chennai'
    ...:     elif 13 <= lat < 14 and 77 <= long < 78:
    ...:         return 'Dehli'
    ...:     elif 28 <= lat < 29 and 77 <= long < 78:
    ...:         return 'Mumbai'
    ...:     elif 30 <= lat < 31 and 76 <= long < 77:
    ...:         return 'Bengaluru'
    ...:     

In [22]: df['city'] = np.vectorize(location)(df['latitude'], df['longitude'])

In [23]: df
Out[23]: 
   userId   latitude  longitude             dateTime       city
0  121165  30.314368  76.384381  2018-02-01 00:01:57  Bengaluru
1   95592  13.186810  77.643769  2018-02-01 00:02:17      Dehli
2  111435  28.512889  77.088154  2018-02-01 00:04:02     Mumbai
3  129532   9.828420  76.310357  2018-02-01 00:06:03    Chennai
4   95592  13.121986  77.610539  2018-02-01 00:08:54      Dehli

[21]中的

：定义位置（横向、纵向）：
…：如果9，您的数据帧有多大？大约有220万有没有其他选项，比如我想要5-6个主要城市，所以我想将lat和long值放在zip范围内，并将名称rest fill指定为null？我已经更新了答案。如果对你有帮助，请接受并投票表决。thanksyaa第二部分使用了if，else命令，但我不知道为什么从Google API获取不起作用，尽管当我通过调用location函数打印它时，它的工作速度非常快
In [71]: import numpy as np

In [72]: df['locality'] = np.vectorize(location)(df['latitude'], df['longitude'])

In [73]: df
Out[73]:
   userId   latitude  longitude             dateTime   locality
0  121165  30.314368  76.384381  2018-02-01 00:01:57    Patiala
1   95592  13.186810  77.643769  2018-02-01 00:02:17       None
2  111435  28.512889  77.088154  2018-02-01 00:04:02   Gurugram
3  129532   9.828420  76.310357  2018-02-01 00:06:03  Ezhupunna
4   95592  13.121986  77.610539  2018-02-01 00:08:54  Bengaluru

In [21]: def location(lat, long):
    ...:     if 9 <= lat < 10 and 76 <= long < 77:
    ...:         return 'Chennai'
    ...:     elif 13 <= lat < 14 and 77 <= long < 78:
    ...:         return 'Dehli'
    ...:     elif 28 <= lat < 29 and 77 <= long < 78:
    ...:         return 'Mumbai'
    ...:     elif 30 <= lat < 31 and 76 <= long < 77:
    ...:         return 'Bengaluru'
    ...:     

In [22]: df['city'] = np.vectorize(location)(df['latitude'], df['longitude'])

In [23]: df
Out[23]: 
   userId   latitude  longitude             dateTime       city
0  121165  30.314368  76.384381  2018-02-01 00:01:57  Bengaluru
1   95592  13.186810  77.643769  2018-02-01 00:02:17      Dehli
2  111435  28.512889  77.088154  2018-02-01 00:04:02     Mumbai
3  129532   9.828420  76.310357  2018-02-01 00:06:03    Chennai
4   95592  13.121986  77.610539  2018-02-01 00:08:54      Dehli