pandas DataFrame 的反向地理编码答案

【问题标题】：Reverse geocoding for pandas DataFramepandas DataFrame 的反向地理编码
【发布时间】：2019-12-01 01:00:25
【问题描述】：

我们有经度和纬度数据，需要将它们转换为纽约市的邮政编码。 20000行的python包有什么办法吗？

【问题讨论】：

你做过任何研究吗？
当然，我在这上面花了很长时间。它要么需要 API，要么不适用于我需要的行数。很高兴我在这里找到了解决方案，干杯！
请原谅我的怀疑，因为接受的答案是一个库，它实际上是“python lat lon to zip code”的第一个谷歌搜索结果......

标签： python pandas dataframe zip latitude-longitude

【解决方案1】：

uszipcode 包可以满足您的需求。

from uszipcode import SearchEngine
search = SearchEngine(simple_zipcode=True)
from uszipcode import Zipcode
import numpy as np

def get_zipcode(lat, lon):
    result = search.by_coordinates(lat = lat, lng = lon, returns = 1)
    return result[0].zipcode

lat = np.random.uniform(35,45,10)
lon = np.random.uniform(-100, -110, 10)
df = pd.DataFrame({'lat':lat, 'lon':lon})

df['zipcode'] = df.apply(lambda x: get_zipcode(x.lat,x.lon), axis=1)
df

    lat          lon        zipcode
0   35.535132   -104.418912 88421
1   39.949551   -108.999900 81648
2   39.684619   -104.583286 80018
3   42.080516   -104.489692 82243
4   39.944844   -101.249686 67745
5   38.437412   -101.276961 67861
6   38.900596   -105.557827 80820
7   36.879532   -106.541044 87520
8   43.241656   -107.312935 82630
9   41.541356   -103.589179 69345

【讨论】：