使用Python隐藏40万纬度经度到邮政编码

Question

我有 400,000 个带有纬度和经度的案例。我想将这些转换为邮政编码。下面的代码有效...

import geopy

from geopy.geocoders import Nominatim

geolocator = geopy.Nominatim(user_agent='my-application')

def get_zipcode(df, geolocator, lat_field, lon_field):
    location = geolocator.reverse((df[lat_field], df[lon_field]))
    if 'address' in location.raw.keys():
      if 'postcode' in location.raw['address'].keys():
        return location.raw['address']['postcode']
    else:
      None

但仅适用于较小的批次，而且需要一段时间，例如 2,000 个案例需要 15 分钟。

dfbatch1['pickup_zip'] = dfbatch1.apply(get_zipcode, axis=1, geolocator=geolocator, lat_field='pickup_latitude', lon_field='pickup_longitude')

转换我所有纬度和纬度的最佳方法是什么？经度到邮政编码？

谢谢！

Answer 1

警告：这里不是 GIS 专家！

使用 geopandas 和来源似乎很容易邮政编码多边形（当然，请注意，邮政编码是 实际上不是多边形）：

例如，如果我有一个点数据源，文件中包含 (lat, lon) 对 points.geojson，我可以这样做：

import geopandas

points = geopandas.read_file('points.geojson')
zipcodes = geopandas.read_file("zip_poly.gdb")
zip_points = points.sjoin(zipcodes, how='left', )

sjoin 的默认行为是执行 intersects 查询，这正是我们想要的。

这给了我一个地理数据帧，它将坐标（在 .geometry 属性中）映射到邮政编码（在 .ZIP_CODE 属性中）。我使用此来源来获取邮政编码数据。

例如，给定一个点：

>>> points.query('NAME == "Boston"').geometry
1436    POINT (-71.05671 42.35959)
Name: geometry, dtype: geometry

我现在知道它的邮政编码：

>>> zip_points.query('NAME=="Boston"').ZIP_CODE
1436    02109
Name: ZIP_CODE, dtype: object

我使用大约 4000 个点的数据源对此进行了测试；我没有方便的任何接近你的 400000 点数据源的东西。