Python做全国房价分析——经纬度的转换

       现在正在学习使用Python来做数据分析挖掘，先做了一些小的案例，最近做了一个全国各地的房价分析，首先我先是爬取了安居客上面的所有的全国房价的地址，房价，大概五万条数据，因为想以热力图的形式展现出来，所以 我就是先把这个全国各地的地址转换成为了经纬度，然后展现出来。。。。。。 数据下载地址全国各地小区的经纬度和房价

一转换经纬度使用百度地图api来操作。它是用这个提取的地址信息来提取，然后就是返回一个含经纬度的html

二感觉存储csv格式比较方便，所以就是存储csv格式方便提取

三转换的时候爬下来的地址有很多就是不能用，不能转换，但是还有放假信息，所以我就是存储为1000一个特殊值，然后后期处理掉

代码

#coding:utf-8
import urllib2
import csv
import json
import pandas as pd
reader=csv.reader(open(r'D:\MobileFile\fangjia1.csv','r'))
for line in reader:
        line1 = line[1].decode('gbk').encode('utf-8')#解码编码
        print line1
        with open('D:\MobileFile\房价.csv', 'ab+') as csvfile:#打开的时候必须用ab+，别的会

有空行或者会出现key值重复的问题
            try:
                url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder?address='+line1+'&output=json&key=

f247cdb592eb43ebac6ccd27f796e2d2'
                html = urllib2.urlopen(urllib2.Request(url))
                json1 = html.read()
                print json1
                hjson = json.loads(json1)  # json格式转换
                lng = hjson['result']['location']['lng']  # 经度
                lat = hjson['result']['location']['lat']  # 纬度
                fieldnames = ["dizhi","jingdu","weidu"]
                writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
                # writer.writeheader()
                data = ({'dizhi': line1, 'jingdu': lng, 'weidu': lat})
                writer.writerow(data)
            except:
                lng =10000
                lat=10000
                fieldnames = ["dizhi", "jingdu", "weidu", ]
                writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
                data1 = ({'dizhi':line1,'jingdu':lng,'weidu':lat})
                writer.writerow(data1)
            csvfile.close()

四转换出来的图片