根据经纬度批量解析省份城市

77Jagger

前言
最近在处理经纬度的时候，想要保留指定省市的经纬度，删去多余的。经纬度太多，挨个查询太耗费时间，所以编写了这段代码。主要就是利用高德地图的API解析不同经纬度对应的省市。
新人发帖，还请大家多多关照
仅需修改代码中文件地址，高德地图API，输出文件地址即可。
注意：原始表格中要有LAN、LON字段。
处理前：

处理后：

[Python] 纯文本查看 复制代码

import requestsimport pandas as pd
import time

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('输入文件地址')

# 检查Excel文件中是否包含'LAT'和'LON'列
if 'LAT' not in df.columns or 'LON' not in df.columns:
    raise ValueError("Excel文件中必须包含'LAT'和'LON'列")

# 高德地图API的访问密钥
gaode_key = '高德地图API'

# 用于存储结果的列表
result_list = []

# 遍历Excel表格中的每一行
for index, row in df.iterrows():
    lat = row['LAT']
    lon = row['LON']
    location = f"{lon},{lat}"
    r = requests.get(url='https://restapi.amap.com/v3/geocode/regeo',
                     params={
                         'key': gaode_key,
                         'location': location,
                         'extensions': 'base'
                     })
    result = r.json()

    # 检查API返回结果是否包含所需信息
    if result.get('status') == '1' and result.get('regeocode'):
        address_component = result['regeocode']['addressComponent']
        province = address_component.get('province', '未知')
        city = address_component.get('city', '未知')
    else:
        province = '未知'
        city = '未知'

    result_list.append({
        '经纬度': location,
        '省份': province,
        '城市': city
    })

# 将结果转换为DataFrame
result_df = pd.DataFrame(result_list)

# 输出结果表格
print(result_df)

# 保存结果为Excel文件
result_df.to_excel('输出文件地址', index=False)

koberussell

谢谢分享

losingstars

输入文件提供下不？

cn2jp

干嘛用的这个？

d199212

有一点要注意下，就是经纬度的格式哦。不然也是不准的

77Jagger

losingstars 发表于 2025-4-24 23:10
输入文件提供下不？

这个就是NOAA气象站点数据

77Jagger

cn2jp 发表于 2025-4-25 08:45
干嘛用的这个？

面对大批量经纬度时，确定是否是所需要的，可以进行筛选

77Jagger

d199212 发表于 2025-4-25 08:59
有一点要注意下，就是经纬度的格式哦。不然也是不准的

是的，谢谢提醒

zcming

收藏了先 前两天刚查了几个经纬度