用Python解析地理“经纬度”数据的4种转换方法

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了用Python解析地理“经纬度”数据的4种转换方法，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1654字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

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关于“度、分、秒”的印象，我还是停留在初、高中的印象，因为那个时候学习过他们之间的数学转换。今天突然被问及，因此我将其整理出来，供大家学习。

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：

最后提供四种解决办法：
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

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的用Python解析地理“经纬度”数据的4种转换方法全部内容，希望文章能够帮你解决用Python解析地理“经纬度”数据的4种转换方法所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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