PythonPandas转换器

Question

我有一个.txt数据，其中第6列和第7列是GPS位置，格式如下：

50;18.5701400N,4;07.7693770E

当我通过read_csv读取它时，我试图通过使用转换器将其转换为笛卡尔坐标。我为转换器编写了函数

convertFunc = lambda x : float((x[0:5]+x[6:12]).replace(';','.'))
convert = {6:convertFunc,7:convertFunc}

当我将其用于单值时，它的工作方式是我希望的：

convertFunc(myData.Lat[1])
Out [159]:  55.187110250000003

当我试图在read_csv中使用它时，它不起作用

myData = DataFrame(read_csv('~/data.txt', sep=',' names=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'Lat', 'Long'],converters=convert))

我有个错误：

...
convertFunc = lambda x : float((x[0:5] + x[6:12]).replace(';', '.'))
ValueError: invalid literal for float(): DGPS ongitu

我不知道哪里做错了，或者我在转换器中误解了什么？ 或者也许有人知道使用这种形式的GPS数据的好方法（包）？

（我认为当我想将我的函数应用到列时，lambda可能有问题，我有一个错误：TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars）

Answer 1

你的转换器不好。

In [67]: convertFunc = lambda x : float((x[0:5]+x[6:12]).replace(';','.'))

In [68]: convertFunc('4;07.7693770E')
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
...
ValueError: invalid literal for float(): 4.07.693770

在一个不可靠的转换器之上，我认为您将转换器应用到了错误的列（看看您得到的异常）。

Answer 2

那个转换器有点粗糙；我能推荐一个更健壮的吗？

def convert_dmds(s):
    deg, min = s[:-1].split(';')
    sign = 1 if s[-1] in 'NE' else -1
    return sign * (float(deg) + float(min) / 60.0)

def convert_gps(s):
    lat, lon = s.split(',')
    return (convert_dmds(lat), convert_dmds(lon))

另外，这个错误表明您正在试图转换显然不是GPS字符串的内容——也许是标题行？