将具有不同数据类型的 pandas 数据框导出到 python 中的 csv

Question

我有一个具有不同类型数据（整数、对象、浮点数和字符串）的 gps 参数数据框，如下所示：

  ID              time                speed pdop longitude latitude
0 356363050613605 2017-02-20T17:04:40 210 3.051 8.81640 44.75045
1 356363050637620 2017-02-21T13:44:38 172 60.00 9.41286 45.48268

然后通过使用 geopy 包，我使用以下代码将纬度和经度坐标解析为地理位置

import geopy
from geopy.geocoders import Nominatim
geolocator = Nominatim()

def f(row):
   loc = str(row['latitude']) + ',' +str(row['longitude'])
   locations = geolocator.reverse(loc)
   return location

df['address'] = df.apply(lambda row: f(row), axis=1)

其中 return 是数据框的地址列，完整地址和坐标为字符串。

  ID              time                speed pdop longitude latitude address
0 356363050613605 2017-02-20T17:04:40 210 3.051 8.81640 44.75045 (Viale del Lavoro, Zona Industriale C.I.P.I.A.N., Novi Ligure, AL, PIE, 15067, Italia), (44.7524715, 8.8122644)
1 356363050637620 2017-02-21T13:44:38 172 60.00 9.41286 45.48268 (Strada Provinciale 14 Rivoltana, Liscate, MI, LOM, 20066, Italia), (45.4821247, 9.4118136)

现在的问题是我正在尝试使用 "df.to_csv('output.csv')" 将数据框导出到 csv 文件，但它保持 return以下错误：

TypeError: str returned non-string (type NoneType)

我什至尝试了以下代码，该代码仅在指定 return 地址列时起作用，如下所示：

with open('outpu.csvt', 'w') as file:
    a = csv.writer(file)
    data = df['address']
    a.writerows(data)

而在尝试导出整个数据框时，它 return 是一个空文件。对如何将整个数据框导出到 csv 文件有帮助吗？？

Answer 1

我根本不熟悉地理定位器，但您的函数似乎是 returning 元组列表（或元组）。如果您 return 编辑了类似的内容：

return ','.join(location[0])

那应该 return 一个字符串到您的 address 列，应该很容易写入 csv。

将具有不同数据类型的 pandas 数据框导出到 python 中的 csv

Export pandas dataframe with different data types to csv in python

csv

string

geopy

pandas