Question

我有一个包含2个字段http.createServer(onRequest).listen(config.port);和store_name的csv文件。一个城市中可以有多家商店。
我想要一个包含5个字段的输出csv，city，store_name，city，address，latitude。

例如，如果csv的一项是longitude，我希望输出csv包含5个字段（如上所述）中的所有信息，如下所示：
Starbucks, Chicago，
Starbucks, Chicago, "200 S Michigan Ave, Chicago, IL 60604, USA", 41.8164613, -87.8127855
其余的结果等等。

在将其与Google Maps API配合使用之前，我试图通过GeoPy使用Nomanitim进行处理。虽然我不知道什么是解决此问题的最佳方法。请注意，源csv中有一百万个这样的条目，但是一旦可行，购买API密钥就不是问题。

我确实尝试仅使用熊猫对Nominatim进行地理编码，但这只会在每个条目的输出csv中创建一个结果。我想获取每个结果，如上面的示例中所述。不确定如何实现。

Starbucks, Chicago, "8 N Michigan Ave, Chicago, IL 60602, USA", 41.8164613, -87.8127855

Answer 1

您可以将reverse geocoding用于此目的。根据官方文档here，这是一种将地理坐标转换为人类可读地址的方法。

我在我的一个项目中使用了以下功能，但仍在工作。您可以根据需要进行修改。

import requests

GCODE_URL = 'https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?'
GCODE_KEY = 'YOUR API KEY' 

def reverse_gcode(location):
    location = str(location).replace(' ','+')
    nav_req = 'address={}&key={}'.format(location,GCODE_KEY)
    request = GCODE_URL + nav_req
    result = requests.get(request)
    data = result.json()
    status = data['status']

    geo_location = {}
    if str(status) == "OK":
       sizeofjson = len(data['results'][0]['address_components'])
       for i in range(sizeofjson):
           sizeoftype = len(data['results'][0]['address_components'][i]['types'])
           if sizeoftype == 3:
              geo_location[data['results'][0]['address_components'][i]['types'][2]] = data['results'][0]['address_components'][i]['long_name']

           else:
              if data['results'][0]['address_components'][i]['types'][0] == 'administrative_area_level_1':
                 geo_location['state'] = data['results'][0]['address_components'][i]['long_name']

              elif data['results'][0]['address_components'][i]['types'][0] == 'administrative_area_level_2':
                   geo_location['city'] = data['results'][0]['address_components'][i]['long_name']
                   geo_location['town'] = geo_location['city']

               else:
                   geo_location[data['results'][0]['address_components'][i]['types'][0] ]= data['results'][0]['address_components'][i]['long_name']

       formatted_address = data['results'][0]['formatted_address']
       geo_location['lat'] = data['results'][0]['geometry']['location']['lat']
       geo_location['lang']= data['results'][0]['geometry']['location']['lng']
       geo_location['formatted_address']=formatted_address

       return geo_location

print(reverse_gcode("Starbucks, Chicago"))

输出将为json格式，如下所示：

{'street_number': '8', 'town': 'Cook County', 'locality': 'Chicago', 'city': 'Cook County', 'lat': 41.882413, 'neighborhood': 'Chicago Loop', 'route': 'North Michigan Avenue', 'lang': -87.62468799999999, 'postal_code': '60602', 'country': 'United States', 'formatted_address': '8 N Michigan Ave, Chicago, IL 60602, USA', 'state': 'Illinois'}

根据存储在csv中的地点/商店名称和城市检索完整地址和地理编码

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