将列添加到 pandas 数据框并遍历其中一列

Question

我加载了一个包含多列的数据框，其中一列包含一个地址。我正在使用 python 地理编码器模块为这个 csv 中的每个地址获取 lat/long。

Pandas

1) 如何添加新列？我应该在遍历行时添加列，还是应该在开始时添加列？

2) 在我下面的代码中，我试图遍历数据框中的每一行。对于每一行，我都在执行 geocoder.google() 方法。我的 csv/data 框架的第 16 列包含一个地址。

在遍历所有行时如何引用该地址列？如果我按原样运行代码，我会得到 "IndexError: tuple index out of range"。

CSV

3) 我的代码的第二部分对 CSV 模块做了类似的事情。我读入了一个 CSV 文件，遍历每一行并执行之前所说的地理编码器方法。地理编码器方法 returns 2 个值的列表（2 个坐标 - [XXXX,XXXX]）。我正在尝试写入原始行，然后再写入两个坐标中的每一个的两列。我正在 "TypeError: can only concatenate list (not "float") 列出"

import geocoder 
import csv
import pandas as pd
import time

df = pd.read_csv("RSM100_1995.csv",header=None)
print(df.head())
for row in df.iterrows():
   g = geocoder.google(row[16])
   print(row[16],g.latlng)
   time.sleep(2)

with open("RSM100_1995.csv","r") as f, open("RSM_GCTest.csv","w",newline='') as g:
    rdr = csv.reader(f)
    wtr = csv.writer(g)
    for r in rdr:
        gc = geocoder.google(str(r[16]))
        print(r[16],gc.latlng)
        wtr.writerow(r + gc.latlng[0]+gc.latlng[1])
        time.sleep(2)

顺便说一下，我正在使用 time.sleep(2)，因为地理编码器对请求数量有限制。我没有运行这里的代码，只是这样放以显示它。

如果有人有使用 Python 对英国地址进行地理编码的更好方法，请告诉我。

编辑：

对于 Chirag - 我已经进行了您提到的更改。我尝试用列索引（即 16）替换下面代码中的 'Address'，结果相同。

我添加了列 headers 和 X.columns

我现在收到一条很长的错误消息 link 处理许多不同的文件。

RS1995 = pd.read_csv("RSM100_1995.csv",header=None)

RS1995.columns = ['ID','Price','Date','Postcode','X','Y','Z','PAON','SAON','Street','Locality','District','City','County','A','B','Address','XX']
print(RS1995.head())
for row in RS1995.iterrows():
    RS1995['lat'] = geocoder.google(RS1995['Address']).latlng[0]
    RS1995['lng'] = geocoder.google(RS1995['Address']).latlng[1]
    print(RS1995.head())
    time.sleep(2)

就 CSV 而言 - 有 17 列，我已将它们命名为上面。 'Address' 列是我要通过地理编码器传递的列。地址列本身是 'PAON'、'SAON'、'Street'、'Locality'、'County' 和 'Postcode' 的串联。我也可以包含 'City'，但我使用 CSV 模块进行的所有连接。

如果有帮助 - 这是地理编码器 link:

http://geocoder.readthedocs.io/

编辑 2：

RS1995 = pd.read_csv("RSM100_1995.csv",header=None)

RS1995.columns = ['ID','Price','Date','Postcode','X','Y','Z','PAON','SAON','Street','Locality','District','City','County','A','B','Address','XX']
print(RS1995.head())

RS1995['lat'] = "x"
RS1995['lng'] = "y"
print(RS1995.head())
for row in RS1995.iterrows():
    print(row)

每当我执行运行上面的代码时，我都会得到这个。我只是以最后两个为例。这是什么意思？我将如何遍历每一行，对地址进行地理编码并等待 2 秒，这样我就不会超过速率限制？:

(98, ID                     {40E4DAC0-863F-42FE-94B4-49A70D3BE0B9}
Price                                                   43000
Date                                         24/02/1995 00:00
Postcode                                             WS12 3XJ
X                                                           S
Y                                                           N
Z                                                           F
PAON                                                        1
SAON                                                      NaN
Street                                           WOODFORD WAY
Locality                                          HEATH HAYES
District                                              CANNOCK
City                                            CANNOCK CHASE
County                                          STAFFORDSHIRE
A                                                           A
B                                                           A
Address     1  WOODFORD WAY HEATH HAYES STAFFORDSHIRE WS12...
XX          1  WOODFORD WAY HEATH HAYES STAFFORDSHIRE WS12...
lat                                                         x
lng                                                         y
Name: 98, dtype: object)
(99, ID                  {061625F8-82D5-43CF-A55F-4288979D31EC}
Price                                                42995
Date                                      01/09/1995 00:00
Postcode                                           PO1 5AY
X                                                        T
Y                                                        N
Z                                                        F
PAON                                                    67
SAON                                                   NaN
Street                                        BYERLEY ROAD
Locality                                        PORTSMOUTH
District                                        PORTSMOUTH
City                                            PORTSMOUTH
County                                          PORTSMOUTH
A                                                        A
B                                                        A
Address     67  BYERLEY ROAD PORTSMOUTH PORTSMOUTH PO1 5AY
XX          67  BYERLEY ROAD PORTSMOUTH PORTSMOUTH PO1 5AY
lat                                                      x
lng                                                      y
Name: 99, dtype: object)

Answer 1

您可以在 pandas 数据框中创建新列，类似于使用关联数组或字典的方式。您可以像这样为纬度和经度创建两个新列：

df['lat'] = geocoder.google(df[16]).latlng[0]
df['lng'] = geocoder.google(df[16]).latlng[1]

然后您可以将整个数据帧写入 csv：

df.to_csv('RSM_GCTest.csv')

将列添加到 pandas 数据框并遍历其中一列

Adding Columns to pandas dataframe & iterating through one of the columns

python

gis

google-maps

geocode

pandas