使用Python将40万个经纬度转换为邮政编码

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我有400,000个带有经度和纬度的案例。我想把这些转换为邮政编码。下面的代码可以工作...

import geopy
from geopy.geocoders import Nominatim
geolocator = geopy.Nominatim(user_agent='my-application')
def get_zipcode(df, geolocator, lat_field, lon_field):
    location = geolocator.reverse((df[lat_field], df[lon_field]))
    if 'address' in location.raw.keys():
      if 'postcode' in location.raw['address'].keys():
        return location.raw['address']['postcode']
    else:
但只是在小批量的时候，但需要一段时间，比如2000箱需要15分钟。
dfbatch1['pickup_zip'] = dfbatch1.apply(get_zipcode, axis=1, geolocator=geolocator, lat_field='pickup_latitude', lon_field='pickup_longitude')
What would be the best way to convert all of my latitudes & longitudes to zip codes?


           
            
             Tobias Brösamle
            
            ：


           
            
             我不知道在location.raw中可能有多少个键，但作为一个开始，我会摆脱测试键是否存在--只是假设它存在，并把它放在一个try except中。另外，你希望你的经度和纬度在哪里？也许你可以尝试设置 country_bias（不知道这样做是否会更快）？我想问题更多的是对包含数据的一些服务器的调用。


           
            
             请尊重
             
              Nominatim的使用政策
             
             .它明确指出。"不能大量使用（绝对的每秒最多1个请求）"，在不可接受的使用下，它包括系统查询。"这包括网格中的反向查询，搜索完整的邮编、城镇等列表，以及下载一个地区的所有POI。如果你需要完整的数据集，请从OSM星球或摘录中获取。" 。
             
              我假设你是因为请求太多而被节流的。


           
            
             Tobias Brösamle
            
            ：


           
            
             你可以安装你自己的Nomatim实例--这可能会使事情更快。来源。
             
              nominatim.org/release-docs/latest/admin/Installation


           
            
             
              threading
             
             或
             
              multiprocessing
             
             来并行运行请求。但也请看@Thomas关于公平使用的评论!


           
            
             我不确定你是否需要一个地理编码服务：如果你只是试图将纬度/伦度对转换为邮政编码，你可以使用免费的邮政编码数据集自己做这件事（如
             
              this one
             
             )和
             
              geopandas
             
             的少量工作。


         
          python


         
          geocoding


         
          latitude-longitude


         
          geopy


         
          zipcode


          
           已采纳


          
           
            警告：这里不是地理信息系统专家!
           
           
            看起来这很容易使用
            
             
              geopandas
             
            
            和一个邮政编码多边形的来源（当然，注意到邮政编码是
            
             其实不是多边形
            
            ):
           
           
            例如，如果我有一个文件
            
             (lat, lon)
            
            中的
            
             points.geojson
            
            的点数据源，我可以做这样的事情。
           
           import geopandas
points = geopandas.read_file('points.geojson')
zipcodes = geopandas.read_file("zip_poly.gdb")
zip_points = points.sjoin(zipcodes, how='left', )
替换代码4】的默认行为是执行一个intersects的查询，这就是我们想要的。
这给了我一个地理数据框架，将坐标（在.geometry属性中）映射到邮政编码（在.ZIP_CODE属性中）。我使用了this source为邮编数据。
例如，给定一个点。
>>> points.query('NAME == "Boston"').geometry
1436    POINT (-71.05671 42.35959)
Name: geometry, dtype: geometry
我现在知道了它的邮编。