python射线法-离线根据经纬度反向获取城市信息
python射线法-离线根据经纬度反向获取城市信息
- 准备工作
- 相关算法储备
- 总结
目前能够使用 经纬度信息去逆解析经纬度的API有很多，各自可以根据业务需求和地理编码格式选择百度、谷歌、高德等API。但是对于大批量每天好几T的数据量再去掉API很突兀了。
这里简单写了射线法，用来判断当前经纬度是否在城市边界的多边形矩阵内。
准备工作
申请高德api key、Polygon、Pandas、Geohash
1.需要各省市经纬度信息城市边界信息组成多边形矩阵
2.对城市边界信息做矢量偏移
3.使用geohash加速算法
相关算法储备
射线法原理：https://blog.csdn.net/enweitech/article/details/80654420（参考大佬博客，写的很详细）
geohash空间索引：https://www.jianshu.com/p/7332dcb978b2
一、 高德网站网站申请key，以北京市为例。获取全国城市信息写个city list吧。
import request
city_name = '北京市'
resp = requests.get('http://restapi.amap.com/v3/config/district?key={}&keywords={}&subdistrict=0&extensions=all'.format(key,city_name))
lands = resp.json()['districts'][0]['polyline']
lands得到了北京市的多个经纬度信息，将多个经纬度合起来便可以组成多边形。
二、矢量偏移
由于高徳返回的经纬度点非常多，而且有些城市是沿海城市会形成岛屿。这里简单的进行调优，代码在上一步封装一下。
city_list = ['拉萨市','日喀则市','昌都市','林芝市','山南市','那曲市','阿里地区']
def city_split():
global cl
for city in cl:
try:
resp = requests.get('http://restapi.amap.com/v3/config/district?key={}&keywords={}&subdistrict=0&extensions=all'.format(key,city_name))
lands = resp.json()['districts'][0]['polyline']
points = []
lands = lands.strip('\n').split('|')
max_land = 0
for land in lands:
points_str = land.split(';')
if len(points_str) > max_land:
point = []
for p in points_str:
lon, lat = p.split(',')
point.append(
[
float(lon), float(lat)
]
)
points.append(Polygon(point))
polygon = MultiPolygon(points)
s = polygon.buffer(0.06).simplify(0.02, preserve_topology=False)
wgs_list = []
for i in list(s.exterior.coords):
wgs_list.append(gu.gcj02_to_wgs84(*i))
wgs_list
datas = pd.DataFrame(wgs_list,columns=['longitude','latitude']).reset_index()
datas['index'] = city
datas['province'] = '西藏自治区'
datas.to_csv('./data/city_split.csv',index=False,mode='a',header=False)
except:
print(city)
continue
city_split()
三、射线法判断是否在点内，并用geohash空间索引加速
import pandas as pd
import time
import geohash
pd.set_option('display.max_row', None)
city_df = pd.read_csv('./data/citys_split.csv') # 城市边界数据
city_df['geohash'] = city_df.apply(lambda x: geohash.encode(x.lat, x.lng, precision=2), axis=1)
geohash映射索引后格式如下：
city_df.head()
city lng lat province geohash
0 重庆市 105.229149 29.537980 重庆市 wm6
1 重庆市 105.346298 29.724197 重庆市 wm6
2 重庆市 105.500943 29.781377 重庆市 wm7
3 重庆市 105.541257 29.868097 重庆市 wm7
4 重庆市 105.642070 29.907960 重庆市 wm7
射线法判断经纬度是否在城市多边形内
class GeoCoding(object):
def __init__(self, df,lat_name,lng_name):
self.df = df
self.lat = lat_name
self.lng = lng_name
def isptinpoly(self, aLon, aLat, pointList):
iSum = 0
iCount = len(pointList)
if (iCount < 3):
return False
for i in range(iCount):
pLon1 = pointList[i][0]
pLat1 = pointList[i][1]
if (i == iCount - 1):
pLon2 = pointList[0][0]
pLat2 = pointList[0][1]
else:
pLon2 = pointList[i + 1][0]
pLat2 = pointList[i + 1][1]
if ((aLat >= pLat1) and (aLat < pLat2)) or ((aLat >= pLat2) and (aLat < pLat1)):
if (abs(pLat1 - pLat2) > 0):
pLon = pLon1 - ((pLon1 - pLon2) * (pLat1 - aLat)) / (pLat1 - pLat2);
if (pLon < aLon):
iSum += 1
if (iSum % 2 != 0):
return True
else:
return False
def hash_city(self, geohash_id, latitude, longitude):
citys = ""
prov = ""
quert_city = city_df[city_df['geohash']==geohash_id]['city'].value_counts().index
for i in quert_city:
tmp_df = city_df[city_df['city']==i]
line_matrix = tmp_df[["lng", "lat"]].values
tmp_res = self.isptinpoly(longitude, latitude, line_matrix)
if tmp_res is False:
continue
else:
citys = i
prov = tmp_df['province'].value_counts().index[0]
return prov, citys
def run(self):
self.df['geohash'] = self.df.apply(lambda x: geohash.encode(x.device_info_family_latitude, x.device_info_family_longitude, precision=3), axis=1)
self.df = pd.concat([self.df, pd.DataFrame(data=[i for i in self.df.apply(lambda row: self.hash_city(row['geohash'], row[self.lat], row[self.lng]), axis=1)], columns=['device_info_province', 'device_info_city'])], axis=1)
# self.df.drop(['geohash'], axis=1, inplace=True)
return self.df
四、验证测试集
test_df = pd.read_csv('./data/user_app_loc.csv').drop(['uid','name'], axis=1)
test_df = test_df.loc[:500,:]
test_df.head(10)
dt device_info_family_latitude device_info_family_longitude
0 2019-12-01 34.598824 119.173946
1 2019-12-01 35.989018 104.001563
2 2019-12-01 40.004246 116.405563
3 2019-12-01 40.004270 116.405417
4 2019-12-01 30.587658 114.459403
5 2019-12-01 22.971863 113.330686
6 2019-12-01 44.156407 87.975227
7 2019-12-01 32.025581 118.786248
8 2019-12-01 31.965269 118.803891
9 2019-12-01 39.801384 116.427805
st = time.time()
# 传入df数据与latitude，longitude的列名
dataframe = GeoCoding(test_df,'device_info_family_latitude','device_info_family_longitude').run()
print(time.time()-st)
9.650320053100586
dataframe.head(500)
dt device_info_family_latitude device_info_family_longitude geohash device_info_province device_info_city
0 2019-12-01 34.598824 119.173946 wwh 江苏省 连云港市
1 2019-12-01 35.989018 104.001563 wq3 甘肃省 兰州市
2 2019-12-01 40.004246 116.405563 wx4 北京市 北京市
3 2019-12-01 40.004270 116.405417 wx4 北京市 北京市
4 2019-12-01 30.587658 114.459403 wt3 湖北省 武汉市
5 2019-12-01 22.971863 113.330686 ws0 广东省 广州市
6 2019-12-01 44.156407 87.975227 tzy 新疆维吾尔自治区 阜康市
7 2019-12-01 32.025581 118.786248 wts 江苏省 南京市
8 2019-12-01 31.965269 118.803891 wts 江苏省 南京市
9 2019-12-01 39.801384 116.427805 wx4 北京市 北京市
10 2019-12-01 31.225574 121.466778 wtw 上海市 上海市
11 2019-12-01 31.472795 120.272773 wtt 江苏省 无锡市
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18 2019-12-01 25.251404 110.175516 wkq 广西壮族自治区 桂林市
19 2019-12-01 25.095757 102.925425 wk3 云南省 昆明市
20 2019-12-01 37.529644 121.433806 www 山东省 烟台市
21 2019-12-01 37.529648 121.433799 www 山东省 烟台市
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25 2019-12-01 30.648737 104.189701 wm6 四川省 成都市
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38 2019-12-01 31.450957 104.718930 wmd 四川省 绵阳市
39 2019-12-01 31.450980 104.718907 wmd 四川省 绵阳市
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53 2019-12-01 38.465252 106.256757 wqg 宁夏回族自治区 银川市
54 2019-12-01 38.465293 106.256802 wqg 宁夏回族自治区 银川市
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61 2019-12-01 25.085400 102.660666 wk3 云南省 昆明市
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68 2019-12-01 39.791442 116.508681 wx4 北京市 北京市
69 2019-12-01 36.068792 120.316449 wwm 山东省 青岛市
70 2019-12-01 23.008310 113.738355 ws0 广东省 东莞市
71 2019-12-01 23.020651 113.779504 ws0 广东省 东莞市
72 2019-12-01 24.935051 98.482339 whq 云南省 腾冲市
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79 2019-12-01 23.127920 113.279145 ws0 广东省 广州市
80 2019-12-01 22.969497 113.346437 ws0 广东省 广州市
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82 2019-12-01 31.798780 118.707915 wts 江苏省 南京市
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84 2019-12-01 23.160148 113.383739 ws0 广东省 广州市
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86 2019-12-01 22.782100 108.274418 wkh 广西壮族自治区 南宁市
87 2019-12-01 39.930229 116.582388 wx4 北京市 北京市
88 2019-12-01 29.346914 119.760118 wtj 浙江省 金华市
89 2019-12-01 29.346914 119.760118 wtj 浙江省 金华市
90 2019-12-01 31.403902 120.946213 wtw 江苏省 苏州市
91 2019-12-01 31.406763 120.962168 wtw 江苏省 苏州市
92 2019-12-01 29.822037 121.527296 wtq 浙江省 宁波市
93 2019-12-01 29.822039 121.527291 wtq 浙江省 宁波市
94 2019-12-01 29.822036 121.527297 wtq 浙江省 宁波市
95 2019-12-01 23.010456 113.095352 ws0 广东省 佛山市
96 2019-12-01 23.118932 113.334328 ws0 广东省 广州市
97 2019-12-01 23.014946 113.341068 ws0 广东省 广州市
98 2019-12-01 24.544055 111.315519 wkr 广西壮族自治区 贺州市
99 2019-12-01 22.611864 114.119742 ws1 广东省 深圳市
100 2019-12-01 39.868407 116.382519 wx4 北京市 北京市
101 2019-12-01 25.417238 119.016183 wss 福建省 莆田市
102 2019-12-01 25.417213 119.016202 wss 福建省 莆田市
103 2019-12-01 38.052693 114.524902 wwc 河北省 石家庄市
104 2019-12-01 38.045424 114.545760 wwc 河北省 石家庄市
105 2019-12-01 38.053419 114.524598 wwc 河北省 石家庄市
106 2019-12-01 39.864019 116.499259 wx4 北京市 北京市
107 2019-12-01 39.822709 116.503907 wx4 北京市 北京市
108 2019-12-01 39.857060 116.462415 wx4 北京市 北京市
109 2019-12-01 39.826303 116.517803 wx4 北京市 北京市
110 2019-12-01 39.882472 116.531682 wx4 北京市 北京市
111 2019-12-01 39.864156 116.499287 wx4 北京市 北京市
112 2019-12-01 39.908734 116.306063 wx4 北京市 北京市
113 2019-12-01 39.899749 116.400384 wx4 北京市 北京市
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115 2019-12-01 41.633643 123.497823 wxr 辽宁省 沈阳市
116 2019-12-01 22.647551 114.054814 ws1 广东省 深圳市
117 2019-12-01 24.519632 117.674279 ws7 福建省 漳州市
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119 2019-12-01 24.519437 117.673961 ws7 福建省 漳州市
120 2019-12-01 24.519477 117.673898 ws7 福建省 漳州市
121 2019-12-01 24.521474 117.675151 ws7 福建省 漳州市
122 2019-12-01 34.198281 108.998694 wqj 陕西省 西安市
123 2019-12-01 30.194132 120.179866 wtm 浙江省 杭州市
124 2019-12-01 31.292709 121.472386 wtw 上海市 上海市
125 2019-12-01 31.292880 121.472427 wtw 上海市 上海市
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481 2019-12-01 24.112877 102.761036 wk3 云南省 玉溪市
482 2019-12-01 24.112716 102.761625 wk3 云南省 玉溪市
483 2019-12-01 24.077092 102.770451 wk3 云南省 玉溪市
484 2019-12-01 34.433365 108.759386 wqj 陕西省 咸阳市
485 2019-12-01 26.126018 119.179790 wss 福建省 福州市
486 2019-12-01 29.574099 103.463518 wm3 四川省 眉山市
487 2019-12-01 29.574240 103.463598 wm3 四川省 眉山市
488 2019-12-01 27.038769 114.921019 wsc 江西省 吉安市
489 2019-12-01 40.074422 113.319963 wx0 山西省 大同市
490 2019-12-01 23.013470 113.864178 ws0 广东省 东莞市
491 2019-12-01 22.795275 113.826544 ws0 广东省 深圳市
492 2019-12-01 35.383606 103.870968 wq3 甘肃省 定西市
493 2019-12-01 35.381282 103.868653 wq3 甘肃省 定西市
494 2019-12-01 35.383672 103.871029 wq3 甘肃省 定西市
495 2019-12-01 35.280397 104.071241 wq6 甘肃省 定西市
496 2019-12-01 22.593475 114.249754 ws1 香港特别行政区 香港特别行政区
497 2019-12-01 30.712836 103.992843 wm3 四川省 成都市
498 2019-12-01 39.873577 116.359222 wx4 北京市 北京市
499 2019-12-01 36.607258 101.752028 wq8 青海省 西宁市
总结
第一次写关于GIS的代码。代码很糙还有很多要改正的地方，例如有的经纬度不能识别问题，矢量偏移过大 有的用户定位在了两个城市边界内了。欢迎指正。谢谢