用Python转换地理经纬度数据的方法有哪些

发布时间：2021-11-25 09:50:07 阅读：600 作者：iii 栏目：大数据

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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！

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。

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 reimport pandas as pddf = 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])/3600df["final"] = df["经纬度数据"].apply(func)df

② 方法二：series中str属性的split()方法

import reimport pandas as pddf = 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]/3600df

③ 方法三：series中str属性的extract()方法

import reimport pandas as pddf = 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]/3600df

④ 方法四：series中str属性的extractall()方法

import reimport pandas as pddf = 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]/3600df

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