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用Python转换地理经纬度数据的方法有哪些

本篇内容介绍了“用Python转换地理经纬度数据的方法有哪些”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

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在数学中,表示角度的度、分、秒分别使用°、′、″等符号进行表示。度与分,分与秒之间一律采用六十进制,它们的换算关系如下:

1°=60′    1°=3600″    1′=60″

接下来,我们利用群友提供的数据,来完成“度、分、秒”数据转“度”的操作,数据截图如下。

用Python转换地理经纬度数据的方法有哪些  

拿到这个需求,我随手就写出来了2种解决办法。但是最终在群友小小明(人称“明佬”)的修改和完善下,最后提供了四种解决办法。

 ① 方法一:series的apply()函数
import re
import pandas as pd

df = pd.read_csv("t.txt", index_col=0)
df.columns = ["经纬度数据"]
def func(s):
    arr = re.findall("\d+", s)
    return int(arr[0])+int(arr[1])/60+int(arr[2])/3600

df["final"] = df["经纬度数据"].apply(func)
df
   ② 方法二:series中str属性的split()方法
import re
import pandas as pd

df = pd.read_csv("t.txt", index_col=0)
df.columns = ["经纬度数据"]
tmp = df["经纬度数据"].str.split("°|′|″", expand=True).values[:, :3].astype(int)
df["final"] = tmp[:, 0] + tmp[:, 1]/60 + tmp[:, 2]/3600
df
   ③ 方法三:series中str属性的extract()方法
import re
import pandas as pd

df = pd.read_csv("t.txt", index_col=0)
df.columns = ["经纬度数据"]
tmp = df["经纬度数据"].str.extract("(\d+)°(\d+)′(\d+)″").values.astype(int)
df["final"] = tmp[:, 0] + tmp[:, 1]/60 + tmp[:, 2]/3600
df
   ④ 方法四:series中str属性的extractall()方法
import re
import pandas as pd

df = pd.read_csv("t.txt", index_col=0)
df.columns = ["经纬度数据"]
tmp = df["经纬度数据"].str.extractall("(\d+)").unstack().values.astype(int)
df["final"] = tmp[:, 0] + tmp[:, 1]/60 + tmp[:, 2]/3600
df

“用Python转换地理经纬度数据的方法有哪些”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!


文章标题:用Python转换地理经纬度数据的方法有哪些
文章路径:http://cdkjz.cn/article/iihsos.html
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