怎么用Python把高德地图的地址解析结果自动存进CSV文件?

### 使用 Python 调用高德 API 并将响应数据写入 CSV 文件 为了完成这一操作,首先需要安装必要的库 `requests` 和 `pandas`。如果尚未安装这些库,则可以通过 pip 安装: ```bash pip install requests pandas ``` 接着,在代码中引入所需的模块,并设置好高德API的Key。 ```python import requests import pandas as pd from urllib.parse import urlencode ``` 定义一个函数来处理地址转换成经纬度的任务。该函数接受单个参数——待查询的具体位置字符串,并返回由经度和纬度组成的字典对象。 ```python def get_location(address, key): base_url = 'https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo' params = { 'key': key, 'address': address, 'output': 'json', } response = requests.get(base_url, params=urlencode(params)) json_data = response.json() if json_data['status'] != '1' or int(json_data['count']) < 1: return None geo = json_data['geocodes'][0] location_info = {'longitude': float(geo['location'].split(',')[0]), 'latitude': float(geo['location'].split(',')[1])} return location_info ``` 准备一份包含多个具体位置名称列表的数据框用于测试目的;实际应用时可以从CSV读取原始数据集[^1]。 ```python addresses_df = pd.DataFrame({ "address": ["北京市海淀区中关村大街1号", "上海市浦东新区世纪大道88号"] }) ``` 遍历上述 DataFrame 中每一行记录,调用之前编写的 `get_location()` 函数获取对应的坐标信息,并将其附加至原表新增列上。 ```python amap_key = 'your_amap_api_key_here' for index, row in addresses_df.iterrows(): loc_result = get_location(row["address"], amap_key) if loc_result is not None: addresses_df.at[index, 'longitude'] = loc_result['longitude'] addresses_df.at[index, 'latitude'] = loc_result['latitude'] print(addresses_df) ``` 最后一步就是把更新后的DataFrame导出为新的CSV文件[^2]。 ```python output_file_path = './locations_with_coords.csv' addresses_df.to_csv(output_file_path, encoding='utf_8_sig', index=False) print(f'Data has been successfully written to {output_file_path}') ```

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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