如何用Google反向地理编码API解决在Pandas数据帧中迭代的问题？

Question

我正在尝试使用Google的反向地理编码API来获取城市、州和国家的250个纬度和经度坐标列表。熊猫数据框df包含df['point']列中的位置坐标。我想将城市、州和国家添加为原始df的新列。下面的python代码适用于state和country列，但不适用于city列，因为“city_list”短了两个结果。我得到这个错误：

ValueError: Length of values (248) does not match length of index (250)

我一直在努力想办法解决这个问题。对于无法生成城市的两行，是否有办法将“错误”添加到列表中？非常非常感谢你在这方面的帮助

import googlemaps
import json
import pandas as pd

gmaps = googlemaps.Client(key='APIKEYHERE')

stored=[]
city_list=[]
state_list=[]
country_list=[]

for latlng in df['point']:
    r_geocode_result = gmaps.reverse_geocode((latlng))
    stored.append(r_geocode_result)
    address_components = r_geocode_result[0]['address_components']
    for address_type in address_components:
        flags = address_type.get('types', [])
        if 'locality' in flags:
            city = address_type['long_name']
            city_list.append(city)
        elif 'administrative_area_level_1' in flags:
            state = address_type['short_name']
            state_list.append(state)
        elif 'country' in flags and 'political' in flags:
            country = address_type['short_name']
            country_list.append(country)

# Convert lists into columns in original df
df['city'] = city_list
df['state'] = state_list
df['country'] = country_list

Answer 1

显然，其中一个创建的列表比数据帧短。这可能发生，因为您只有if条件，而没有其他条件。因此，如果不满足if条件，代码不会追加任何内容。作为一种解决方案，您可以通过列表理解查找值，如果列表为空，则将None分配给该值。我还建议使用pd.apply：

import googlemaps
import pandas as pd

gmaps = googlemaps.Client(key='APIKEYHERE')

def get_location(latlng):
    r_geocode_result = gmaps.reverse_geocode((latlng))
    address_components = r_geocode_result[0]['address_components']

    city = [i['long_name'] for i in address_components if 'locality' in i['types']]
    city = city[0] if city else None

    state = [i['long_name'] for i in address_components if 'administrative_area_level_1' in i['types']]
    state = state[0] if state else None

    country = [i['long_name'] for i in address_components if all(elem in ['country', 'political'] for elem in i['types'])]
    country = country[0] if country else None

    return pd.Series([city, state, country])

df[['city','state','country']] = df['point'].apply(get_location)