如何用Python批量获取经纬度坐标

Posted 2023-04-24

参考技术A python根据地址获取经纬度方法一：
from geopy.geocoders import Nominatim
#使用geopy查询
def geocodeN(address):
gps=Nominatim()
location=gps.geocode(address)
return location.longitude,location.latitude

使用Geopy包 ： github.com/geopy/geopy （仅能精确到城镇，具体街道无结果返回）
另外还有一种使用高德地图或百度地图API的方法，有兴趣的朋友可以参考下。
参考链接：https://panxu.net/article/8382.html 参考技术B python2.7.13代码：

#coding:utf-8
import xlrd
import xlwt
import requests
import urllib
import math
import re

pattern_x = re.compile(r'"x":(".+?")')
pattern_y = re.compile(r'"y":(".+?")')

def mercator2wgs84(mercator):
# key1=mercator.keys()[0]
# key2=mercator.keys()[1]
point_x = mercator[0]
point_y = mercator[1]
x = point_x / 20037508.3427892 * 180
y = point_y / 20037508.3427892 * 180
y = 180 / math.pi * (2 * math.atan(math.exp(y * math.pi / 180)) - math.pi / 2)
return (x, y)

def get_mercator(addr):
quote_addr = urllib.quote(addr.encode('utf8'))
city = urllib.quote(u'兰州市'.encode('utf8'))
province = urllib.quote(u'甘肃省'.encode('utf8'))
if quote_addr.startswith(city) or quote_addr.startswith(province):
pass
else:
quote_addr = quote_addr
s = urllib.quote(u'北京市'.encode('utf8'))
api_addr = "http://api.map.baidu.com/?qt=gc&wd=%s&cn=%s&ie=utf-8&oue=1&fromproduct=jsapi&res=api&callback=BMap._rd._cbk62300" % (
quote_addr
, s)
req = requests.get(api_addr)
content = req.content
x = re.findall(pattern_x, content)
y = re.findall(pattern_y, content)
if x:
x = x[0]
y = y[0]
x = x[1:-1]
y = y[1:-1]
x = float(x)
y = float(y)
location = (x, y)
else:
location = ()
return location

def run():
data = xlrd.open_workbook('Book2.xlsx')
rtable = data.sheets()[0]
nrows = rtable.nrows
values = rtable.col_values(0)

workbook = xlwt.Workbook()
wtable = workbook.add_sheet('data', cell_overwrite_ok=True)
row = 0
for value in values:
mercator = get_mercator(value)
if mercator:
wgs = mercator2wgs84(mercator)
else:
wgs = ('NotFound', 'NotFound')
print "%s,%s,%s" % (value, wgs[0], wgs[1])
wtable.write(row, 0, value)
wtable.write(row, 1, wgs[0])
wtable.write(row, 2, wgs[1])
row = row + 1

workbook.save('data.xls')

if __name__ == '__main__':
run()
运行即可得到data.xls结果文件。

PS:py2和Py3有些些不同。本回答被提问者采纳

Python 批量获取地点经纬度坐标，并利用geopandas在地图上绘制经纬度的点

文章目录

• 1 调用接口获取经纬度
• 2 获取地图shapefile文件
• 3 利用geopandas绘制地图
• 4 通过经纬度在地图上标注点

1 调用接口获取经纬度

随便举几个例子

import pandas as pd
regi = ['重庆渝北区','重庆南川区','重庆巫山县']
regi = pd.DataFrame('地区':regi)

接下来，调用百度接口

这里可以参考：python 使用百度地图SDK获取地址的经纬度

https://lbsyun.baidu.com/apiconsole/key#/home

提交，即可看到AK ，SK可以在设置中看到

带入申请好的AK 、SK，运行代码获取地址的经纬度

import json
from urllib import parse
import hashlib
import requests
def get_urt(addtress):
     AK = 'xxxxx'
     SK = 'xxxxx'
     queryStr = '/geocoding/v3/?address=%s&output=json&ak=%s' % (addtress,AK)
     # 对queryStr进行转码，safe内的保留字符不转换
     encodedStr = parse.quote(queryStr, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]")
     # 在最后直接追加上yoursk
     rawStr = encodedStr + SK
     #计算sn
     sn = (hashlib.md5(parse.quote_plus(rawStr).encode("utf8")).hexdigest())
     #由于URL里面含有中文，所以需要用parse.quote进行处理，然后返回最终可调用的url
     url = parse.quote("http://api.map.baidu.com"+queryStr+"&sn="+sn, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]")
     res = requests.get(url)
     temp = json.loads(res.text)
     location = temp['result']['location']
     return location
 

regi['lng'] = regi['地图'].apply(lambda x: get_urt(x)['lng'])
regi['lat'] = regi['地图'].apply(lambda x: get_urt(x)['lat'])

2 获取地图shapefile文件

可参考：利用Arcgis制作2019年重庆主城新区GDP地图

链接：http://datav.aliyun.com/tools/atlas/index.html

不过这里获取json文件好像有点改动

可以通过代码把 json API 中的内容保存下来

import json
from urllib.request import urlopen,quote
import requests,csv
import pandas as pd
req = urlopen('https://geo.datav.aliyun.com/areas_v3/bound/500000_full.json')
res = req.read().decode()
temp = json.loads(res)
# 保存重庆.json
with open("./重庆.json",'w',encoding='utf-8') as json_file:
    json.dump(temp,json_file,ensure_ascii=False)

然后再利用python将此json文件转为shapefile文件，代码如下：

（注：geopandas库安装比较麻烦，可以用这个方法利用Arcgis制作2019年重庆主城新区GDP地图）

# 转换
import geopandas
import os
def saveShapefile(file_name,output_shapefile_name):
    try:
        data = geopandas.read_file(file_name) 
        localPath = str(output_shapefile_name)
        data.to_file(localPath, driver='ESRI Shapefile', encoding='gbk') 
        print("转化成功,文件存放位置："+localPath)
    except:
        print("转化失败")
saveShapefile('重庆.json','重庆')

3 利用geopandas绘制地图

参考：Python-GeoPandas地图、专题地图绘制
代码如下

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
# 输入图名
Map_name = '重庆'
regions = gpd.GeoDataFrame.from_file('./重庆/重庆.shp', encoding='gbk')
regions['coords'] = regions['geometry'].apply(lambda x: x.representative_point().coords[0])
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
ax.set_aspect('equal')
regions.plot(ax=ax, column='name',legend=False,
           cmap='Pastel1_r',
           edgecolor='k')
# # 地图标注
# for n, i in enumerate(regions['coords']):
#     plt.text(i[0]-0.15, i[1], regions['name'][n], fontsize=8, horizontalalignment="left")  # 标注位置X，Y，标注内容
ax.set_title('Python-地图'.format(Map_name), fontsize=18, fontweight='bold')
# plt.grid(True, alpha=0.5)  # 显示网格，透明度为50%
ax.set_axis_off()

4 通过经纬度在地图上标注点

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
# 输入图名
Map_name = '重庆'
regions = gpd.GeoDataFrame.from_file('./重庆/重庆.shp', encoding='gbk')
regions['coords'] = regions['geometry'].apply(lambda x: x.representative_point().coords[0])

# 点
xy = [Point(xy) for xy in zip(regi['lng'],regi['lat'])]
pts = gpd.GeoSeries(xy)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
ax.set_aspect('equal')
regions.plot(ax=ax, column='name',legend=False,
           cmap='Pastel1_r',
           edgecolor='k')
# # 地图标注
# for n, i in enumerate(regions['coords']):
#     plt.text(i[0]-0.15, i[1], regions['name'][n], fontsize=8, horizontalalignment="left")  # 标注位置X，Y，标注内容

# 地图点标注
pts.plot(ax=ax, marker='o', color='red', markersize=50)
# 地区名标注
for name, lng,lat in zip(regi['地区'],regi['lng'],regi['lat']):
    ax.text(lng+0.06, lat, name[2:4], fontsize=11, horizontalalignment="left")


ax.set_title('Python-地图'.format(Map_name), fontsize=18, fontweight='bold')
# plt.grid(True, alpha=0.5)  # 显示网格，透明度为50%
ax.set_axis_off()