关于csv：使用Geopy和Python进行地理编码


Geocoding using Geopy and Python

我正在尝试对一个包含位置名称和已解析地址的csv文件进行地理编码，其中包括地址编号、街道名称、城市、邮政编码和国家。我想通过geopy使用geopy和arcgis地理编码。我想创建一个代码，循环通过我的csv 5000多个条目，并在csv中的单独列中给出纬度和经度。我想通过地缘学使用Arcgis地理编码服务。有人能给我提供一个开始的代码吗？谢谢！

这是我的剧本：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
import csv
from geopy.geocoders import ArcGIS


geolocator = ArcGIS()     # here some parameters are needed

with open('C:/Users/v-albaut/Desktop/Test_Geo.csv', 'rb') as csvinput:
    with open('output.csv', 'w') as csvoutput:
        output_fieldnames = ['Name','Address', 'Latitude', 'Longitude']
        writer = csv.DictWriter(csvoutput, delimiter=',', fieldnames=output_fieldnames)
        reader = csv.DictReader(csvinput)

        for row in reader:
            # here you have to replace the dict item by your csv column names
            query = ','.join(str(x) for x in (row['Name'], row['Address']))
            Address, (latitude, longitude) = geolocator.geocode(query)

            # here is the writing section
            output_row = {}
            output_row['Name'] = Name
            output_row['Address'] = Address
            output_row['Latitude'] = Latitude
            output_row['Longitude'] =Longitude
            writer.writerow(output_row)

我一直在使用这个脚本从.csv进行批处理地理编码。它要求一列包含希望对其进行地理编码的完整文本地址，并且一列标题为"uniqueid"，该列对.csv中的每个项都具有唯一的标识符。它还将打印出一个没有地理编码的地址列表。它还可以快速检查邮政编码是否不正确/丢弃地理编码：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
def main(path, filename):
# path to where your .csv lives, and the name of the csv.
    import geopy
    from geopy.geocoders import ArcGIS
    import pandas as pd

    Target_Addresses = pd.read_csv(path+'\'+filename)
    Target_Addresses['Lat'] = np.nan
    Target_Addresses['Long'] = np.nan
    Indexed_Targets = Target_Addresses.set_index('UniqueID')

    geolocator = ArcGIS() #some parameters here
    Fails = []
    for index, row in Indexed_Targets.iterrows():
        Address = row['Address']
        Result = geolocator.geocode(Address)
        if Result == None:
            Result = geolocator.geocode(Address[:-7])
            if Result == None:
                Fails.append[Address]
            else:
                Indexed_Targets.set_value(index, 'Lat', Result.latitude)
                Indexed_Targets.set_value(index, 'Long', Result.longitude)
        else:
            Indexed_Targets.set_value(index, 'Lat', Result.latitude)
            Indexed_Targets.set_value(index, 'Long', Result.longitude)
    for address in Fails:
        print address
    Indexed_Targets.to_csv(filename[:-4]+"_RESULTS.csv")

if __name__ == '__main__':
    main(path, filename) # whatever these are for you...

这将输出带有"_results"(例如，输入"addresses.csv"将输出带有两个新列的"lat"和"long"的"addresses.csv")的新csv。

相关讨论

这只是一个乞讨，告诉我是否有帮助。它不会写入csv，但如果您还需要该部分，稍后我会编辑我的答案。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
import csv
from geopy.geocoders import ArcGIS

geolocator = ArcGIS() #here some parameters are needed

with open('C:/Users/v-albaut/Desktop/Test_Geo.csv', 'rb') as csvinput:
    with open('output.csv', 'w') as csvoutput:
       output_fieldnames = ['Name','Address', 'Latitude', 'Longitude']
       writer = csv.DictWriter(csvoutput, delimiter=',', fieldnames=output_fieldnames)
       reader = csv.DictReader(csvinput)
       for row in reader:
            #here you have to replace the dict item by your csv column names
            query = ','.join(str(x) for x in (row['Name'], row['Address']))

            try:
                address, (latitude, longitude) = geolocator.geocode(query)
            except:
                latitude = 'N/A'
                longitude = 'N/A'

            #here is the writing section
            output_row = {}
            output_row['Name'] = row['Name']
            output_row['Address'] = row['Address']
            output_row['Latitude'] = latitude
            output_row['Longitude'] = longitude
            writer.writerow(output_row)

博士：

  • http://geopy.readthedocs.org/en/latest/geopy.geocoders.arcgis
  • https://developers.arcgis.com/rest/geocode/api-reference/overview-world-geocoding-service.htm网站
  • https://docs.python.org/2/library/csv.html网站
相关讨论