python提取中文地址中乡镇名_使用python提取中文地址描述中的省市区信息

引言

在一次建模比赛中，我手头里的原始数据中有一个“地址描述”地段，如下：

地址描述

广州国际采购中心1401

上海市长宁区金钟路658弄5号楼5楼

徐汇区虹漕路461号58号楼5楼

济南市历下区和平路34号轻骑院内东二层山东朵拉

这样的地址描述字段过于随意，很难使用，但是看这些字符串的样子似乎又可以提取出其所在的省、市和区，即使只能够提取出区或者市，如果我们有一个省、市和区的归属数据库的话，应该也能够将剩下的信息映射出来，如果自己写的话肯定很麻烦，还要去网上找数据库，于是我做了一个可以复用的python模块，一条命令就可以将上面的“地址描述”字段转换成如下的样子：

省

市

区

广东省

广州市

上海市

上海市

长宁区

上海市

上海市

徐汇区

山东省

济南市

历下区

模块安装

目前支持python3

pip install cpca

Github地址

如果觉得这个模块对你有帮助的话，请给个star啊

基本功能

分词模式

本模块中最主要的方法是cpca.transform，该方法可以输入任意的可迭代类型(如list，pandas的Series类型等)，然后将其转换为一个DataFrame，下面演示一个最为简单的使用方法：

location_str = ["徐汇区虹漕路461号58号楼5楼", "泉州市洛江区万安塘西工业区", "朝阳区北苑华贸城"]

import cpca

df = cpca.transform(location_str)

df

输出的结果为：

省 市 区 地址

0 上海市 上海市 徐汇区 虹漕路461号58号楼5楼

1 福建省 泉州市 洛江区 万安塘西工业区

2 北京市 北京市 朝阳区 北苑华贸城

如果你想获知程序是从字符串的哪个位置提取出省市区名的，可以添加一个pos_sensitive=True参数：

location_str = ["徐汇区虹漕路461号58号楼5楼", "泉州市洛江区万安塘西工业区", "朝阳区北苑华贸城"]

import cpca

df = cpca.transform(location_str, pos_sensitive=True)

df

输出如下：

省 市 区 地址 省_pos 市_pos 区_pos

0 上海市 上海市 徐汇区 虹漕路461号58号楼5楼 -1 -1 0

1 福建省 泉州市 洛江区 万安塘西工业区 -1 0 3

2 北京市 北京市 朝阳区 北苑华贸城 -1 -1 0

其中省_pos，市_pos和区_pos三列大于-1的部分就代表提取的位置。-1则表明这个字段是靠程序推断出来的，抑或没能提取出来。

默认情况下transform方法的cut参数为True，即采用分词匹配的方式，这种方式速度比较快，但是准确率可能会比较低，如果追求准确率而不追求速度的话，建议将cut设为False(全文模式)，具体见下一小节。

全文模式

jieba分词并不能百分之百保证分词的正确性，在分词错误的情况下会造成奇怪的结果，比如下面：

location_str = ["浙江省杭州市下城区青云街40号3楼"]

import cpca

df = cpca.transform(location_str)

df

输出的结果为：

省 市 区 地址

0 浙江省 杭州市 城区 下城区青云街40号3楼

这种诡异的结果是因为jieba本身就将词给分错了，所以我们引入了全文模式，不进行分词，直接全文匹配，使用方法如下:

location_str = ["浙江省杭州市下城区青云街40号3楼"]

import cpca

df = cpca.transform(location_str, cut=False)

df

结果如下：

省 市 区 地址

0 浙江省 杭州市 下城区 青云街40号3楼

这下就完全正确了，不过全文匹配模式会造成匹配效率低下，

我默认会向前看8个字符(对应transform中的lookahead参数默认值为8)，

这个是比较保守的，因为有的地名会比较长(比如“新疆维吾尔自治区”)，如果你的地址库中都是些短小的省市区名的话，

可以选择将lookahead设置得小一点，比如：

location_str = ["浙江省杭州市下城区青云街40号3楼"]

import cpca

df = cpca.transform(location_str, cut=False, lookahead=3)

df

输出结果和上面是一样的。

再举一个例子，这个例子经测试只有使用全文匹配才能匹配出地名，：

import cpca

cpca.transform(["11月15日早上9点到11月18日下班前王大猫。在观山湖区"], cut=False, pos_sensitive=True)

输出为:

省 市 区 地址 省_pos 市_pos 区_pos

0 贵州省 贵阳市 观山湖区 11月15日早上9点到11月18日下班前王大猫。在观山湖区 -1 -1 25

地图绘制

模块中还自带一些简单绘图工具，可以在地图上将上面输出的数据以热力图的形式画出来.

这个工具依赖folium，为了减小本模块的体积，所以并不会预装这个依赖，在使用之前请使用pip install folium .

代码如下：

from cpca import drawer

#df为上一段代码输出的df

drawer.draw_locations(df, "df.html")

这一段代码运行结束后会在运行代码的当前目录下生成一个df.html文件，用浏览器打开即可看到

绘制好的地图(如果某条数据’省’，’市’或’区’字段有缺，则会忽略该条数据不进行绘制)，速度会比较慢，需要耐心等待，绘制的图像如下：

地图绘制

还有更多的绘图工具请参考Github上的README中大标题为“示例与测试用例”的部分。

作者：燃烧杯