簡介

一個用于提取簡體中文字符串中省，市和區(qū)并能夠進行映射，檢驗和簡單繪圖的python模塊。

舉個例子：

["徐匯區(qū)虹漕路461號58號樓5樓", "泉州市洛江區(qū)萬安塘西工業(yè)區(qū)"]↓ 轉(zhuǎn)換 |省 |市 |區(qū) |地址 | |上海市|上海市|徐匯區(qū)|虹漕路461號58號樓5樓 | |福建省|泉州市|洛江區(qū)|萬安塘西工業(yè)區(qū) |

注：“地址”列代表去除了省市區(qū)之后的具體地址

安裝說明

代碼目前僅僅支持python3

pip install cpca

注:cpca是chinese province city area的縮寫

常見安裝錯誤：

? 有的朋友在我的博客中反映他們在使用的時候會報如下錯誤：

ModuleNotFoundError: No module named 'jieba'

? 可能是因為某種原因，依賴未能成功的安裝上去，這個時候則需要手動使用pip install jieba命令進行安裝。

如果覺得本模塊對你有用的話，施舍個star，謝謝。

中國三級行政區(qū)劃分（參考自百度百科）

行政區(qū)級別?

一級行政區(qū)（省級行政區(qū)）	34個（23個省、5個自治區(qū)、4個直轄市、2個特別行政區(qū)）
二級行政區(qū)（地級行政區(qū)）	334個（294個地級市、7個地區(qū)、30個自治州、3個盟）
三級行政區(qū)（縣級行政區(qū)）	2876個（987個市轄區(qū)、363個縣級市、1355個縣、117自治縣、49個旗、3個自治旗、1個特區(qū)、1個林區(qū)）

特點

• 基于jieba分詞進行匹配，同時加入了一些額外的校驗匹配邏輯
• 因為jieba分詞本身有時候會分錯，所以引入了全文匹配的模式，這種模式下能夠提高準(zhǔn)確率，但會導(dǎo)致性能降低，關(guān)于如何開啟這個模式見下面的使用文檔或者?issue #11
• 如果地址數(shù)據(jù)比較臟的，不能指望依靠這個模塊達(dá)到100%的準(zhǔn)確，本模塊只能保證盡可能地提取信息，如果想要達(dá)到100%準(zhǔn)確率的話，最好在匹配完后再人工核驗一下
• 自帶完整的省，市，區(qū)三級地名及其經(jīng)緯度的數(shù)據(jù)
• 支持自定義省，市，區(qū)映射
• 輸出的是基于pandas的DataFrame類型的表結(jié)構(gòu)，易于理解和使用
• 封裝了簡單的繪圖功能，可以很方便地進行簡單的數(shù)據(jù)可視化
• MIT 授權(quán)協(xié)議

Get Started

分詞模式：

本模塊中最主要的方法是cpca.transform，該方法可以輸入任意的可迭代類型（如list，pandas的Series類型等），然后將其轉(zhuǎn)換為一個DataFrame，下面演示一個最為簡單的使用方法：

location_str = ["徐匯區(qū)虹漕路461號58號樓5樓", "泉州市洛江區(qū)萬安塘西工業(yè)區(qū)", "朝陽區(qū)北苑華貿(mào)城"] from cpca import * df = transform(location_str) df

輸出的結(jié)果為：

區(qū) 市 省 地址 0 徐匯區(qū) 上海市 上海市 虹漕路461號58號樓5樓 1 洛江區(qū) 泉州市 福建省 萬安塘西工業(yè)區(qū) 2 朝陽區(qū) 北京市 北京市 北苑華貿(mào)城

注：程序輸出的df是一個Pandas的DataFrame類型變量，DataFrame可以非常輕易地轉(zhuǎn)化為csv或者excel文件，如果你對DataFrame不熟悉的話，可以參考Pandas的官方文檔：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.20/dsintro.html#dataframe

，或者往下翻到"示例與測試用例"大標(biāo)題，那里我也展示了DataFrame的拼接與轉(zhuǎn)換成csv文件的操作。

默認(rèn)情況下transform方法的cut參數(shù)為True，即采用分詞匹配的方式，這種方式速度比較快，但是準(zhǔn)確率可能會比較低，如果追求準(zhǔn)確率而不追求速度的話，建議將cut設(shè)為False（全文模式），具體見下一小節(jié)。

嘗試著對代碼稍加修改（其實就是將transform方法的umap參數(shù)置為空字典）：

location_str = ["徐匯區(qū)虹漕路461號58號樓5樓", "泉州市洛江區(qū)萬安塘西工業(yè)區(qū)", "朝陽區(qū)北苑華貿(mào)城"] from cpca import * df = transform(location_str, umap={}) df

會發(fā)現(xiàn)輸出變?yōu)?#xff1a;

區(qū) 市 省 地址 0 徐匯區(qū) 上海市 上海市 虹漕路461號58號樓5樓 1 洛江區(qū) 泉州市 福建省 萬安塘西工業(yè)區(qū) 2 朝陽區(qū) 北苑華貿(mào)城

發(fā)現(xiàn)這種情況的原因是中國其實不止一個“朝陽區(qū)”，除了北京市有一個“朝陽區(qū)”外，長春市也有一個“朝陽區(qū)”，這樣的話，程序就不知道該把“朝陽區(qū)”映射到哪個市。之所以前一段程序能夠成功地將“朝陽區(qū)”映射成“北京市”，是因為當(dāng)你不傳umap參數(shù)的時候，會默認(rèn)傳一個筆者推薦的字典，其內(nèi)容如下（在cpca.py中）：

myumap = {'南關(guān)區(qū)': '長春市', '南山區(qū)': '深圳市', '寶山區(qū)': '上海市', '市轄區(qū)': '東莞市', '普陀區(qū)': '上海市', '朝陽區(qū)': '北京市', '河?xùn)|區(qū)': '天津市', '白云區(qū)': '廣州市', '西湖區(qū)': '杭州市', '鐵西區(qū)': '沈陽市'}

你會發(fā)現(xiàn)，其中指定了將”朝陽區(qū)“映射到北京市，因為筆者在測試數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)中的”朝陽區(qū)“基本上都是指北京市那個”朝陽區(qū)“（原因可能是北京市的”朝陽區(qū)“的經(jīng)濟以及知名度要遠(yuǎn)比長春市的那個”朝陽區(qū)“發(fā)達(dá)）。當(dāng)然，默認(rèn)的這個umap并沒有囊括中國所有的重名區(qū)，因為有的時候，兩個重名區(qū)在數(shù)據(jù)中都經(jīng)常被提及，無法強制指定將某個區(qū)映射成固定的市，比如福州市的“鼓樓區(qū)”與南京市的“鼓樓區(qū)”，都是經(jīng)常被提及的地名。

看看下面一個例子：

location_str = ["福建省鼓樓區(qū)軟件大道89號"] from cpca import * df = transform(location_str) df

輸出結(jié)果為：

區(qū) 市 省 地址 0 鼓樓區(qū) 福建省 軟件大道89號

可以看到，市沒有被成功提取出來，并且還會產(chǎn)生一個警告信息：

WARNING:root:建議添加到umap中的區(qū)有：{'鼓樓區(qū)'},有多個市含有相同名稱的區(qū)

當(dāng)程序發(fā)現(xiàn)重名區(qū)并且不知道將其映射到哪一個市時，會將其加入警告信息，提示用戶最好根據(jù)數(shù)據(jù)給它指定一個市進行映射。

當(dāng)使用以下代碼時就能成功地將“鼓樓區(qū)”映射到“福州市”：

location_str = ["福建省鼓樓區(qū)軟件大道89號"] from cpca import * df = transform(location_str, umap={"鼓樓區(qū)":"福州市"}) df

輸出結(jié)果：

區(qū) 市 省 地址 0 鼓樓區(qū) 福州市 福建省 軟件大道89號

好在中國只有在三級行政區(qū)存在重名問題，二級與一級行政區(qū)的名稱都是唯一的。

有的時候為了方便concat，想要自定義輸出表的index，可以選擇使用transform函數(shù)的index參數(shù)(這個參數(shù)只要保證長度和data相同即可，可以是list或者pandas中相關(guān)的類型)，示例如下：

location_str = ["徐匯區(qū)虹漕路461號58號樓5樓", "泉州市洛江區(qū)萬安塘西工業(yè)區(qū)", "朝陽區(qū)北苑華貿(mào)城"] from cpca import * df = transform(location_str, index=["2018年","2017年","2016年"]) df

輸出結(jié)果：

區(qū) 市 省 地址 2018年 徐匯區(qū) 上海市 上海市 虹漕路461號58號樓5樓 2017年 洛江區(qū) 泉州市 福建省 萬安塘西工業(yè)區(qū) 2016年 朝陽區(qū) 北京市 北京市 北苑華貿(mào)城

全文模式：

這個模式的出現(xiàn)是為解決issue #11?所提到的問題。

jieba分詞并不能百分之百保證分詞的正確性，在分詞錯誤的情況下會造成奇怪的結(jié)果，比如下面：

location_str = ["浙江省杭州市下城區(qū)青云街40號3樓","廣東省東莞市莞城區(qū)東莞大道海雅百貨"] from cpca import * df = transform(location_str) df

輸出的結(jié)果為：

區(qū) 市 省 地址 0 城區(qū) 東莞市 廣東省 莞大道海雅百貨自然堂專柜 1 城區(qū) 杭州市 浙江省 下青云街40號3樓

這種詭異的結(jié)果是因為jieba本身就將詞給分錯了，所以我們引入了全文模式，不進行分詞，直接全文匹配，使用方法如下:

location_str = ["浙江省杭州市下城區(qū)青云街40號3樓","廣東省東莞市莞城區(qū)東莞大道海雅百貨"] from cpca import * df = transform(location_str, cut=False) df

結(jié)果如下：

區(qū) 市 省 地址 0 下城區(qū) 杭州市 浙江省 青云街40號3樓 1 莞城區(qū) 東莞市 廣東省 大道海雅百貨

這下就完全正確了，不過全文匹配模式會造成匹配效率低下，我默認(rèn)會向前看8個字符(對應(yīng)transform中的lookahead參數(shù)默認(rèn)值為8)，這個是比較保守的，因為有的地名會比較長（比如“新疆維吾爾族自治區(qū)”），如果你的地址庫中都是些短小的省市區(qū)名的話，可以選擇將lookahead設(shè)置得小一點，比如：

location_str = ["浙江省杭州市下城區(qū)青云街40號3樓","廣東省東莞市莞城區(qū)東莞大道海雅百貨"] from cpca import * df = transform(location_str, cut=False, lookahead=3) df

輸出結(jié)果和上面是一樣的。

繪圖：

模塊中還自帶一些簡單繪圖工具，可以在地圖上將上面輸出的數(shù)據(jù)以熱力圖的形式畫出來.

這個工具依賴folium，為了減小本模塊的體積，所以并不會預(yù)裝這個依賴，在使用之前請使用pip install folium?.

代碼如下：

from cpca_drawers import * #df為上一段代碼輸出的df draw_locations(df, "df.html")

這一段代碼運行結(jié)束后會在運行代碼的當(dāng)前目錄下生成一個df.html文件，用瀏覽器打開即可看到 繪制好的地圖（如果某條數(shù)據(jù)'省'，'市'或'區(qū)'字段有缺，則會忽略該條數(shù)據(jù)不進行繪制），速度會比較慢，需要耐心等待，繪制的圖像如下：

draw_locations函數(shù)還可以通過指定path參數(shù)來改變輸出路徑，示例代碼如下:

from cpca_drawers import * #在當(dāng)前目錄的父目錄生成df.html draw_locations(df, "df.html", path="../")

還有更多的繪圖工具請參考文檔的大標(biāo)題為“示例與測試用例”的部分。

到這里就你就已經(jīng)知道了本模塊的基本使用了，接下來我會闡明更多細(xì)節(jié)。

數(shù)據(jù)接口

本模塊自帶全國省市區(qū)的映射關(guān)系及其經(jīng)緯度，如果你只是想使用這個數(shù)據(jù)的話可以使用如下代碼：

from chinese_province_city_area_mapper.infrastructure import SuperMap #地區(qū)到市的映射數(shù)據(jù)庫，是一個字典類型（key為區(qū)名，value為其所屬的市名），注意其中包含重復(fù)的區(qū)名 SuperMap.area_city_mapper #重復(fù)的區(qū)名列表，列表類型，如果區(qū)名在這個列表中，說明存在多個同名區(qū)，則area_city_mapper的映射是不準(zhǔn)確的 SuperMap.rep_areas #市到省的映射數(shù)據(jù)庫，字典類型（key為市的名稱，value為省的名稱） SuperMap.city_province_mapper #全國省市區(qū)的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)庫，字典類型（key為"省,市,區(qū)",value為(維度,經(jīng)度)） SuperMap.lat_lon_mapper #獲取北京市朝陽區(qū)的經(jīng)緯度 SuperMap.lat_lon_mapper.get("北京市,北京市,朝陽區(qū)") #獲得一個地名的級別（即省，市或者區(qū)） SuperMap.getType("江蘇省") #返回"province"，即常量SuperMap.PROVINCE SuperMap.getType("南京市") #返回"city"，即常量SuperMap.CITY SuperMap.getType("海淀區(qū)") #返回"area"，即常量SuperMap.AREA #省略"省"字也能夠識別出來 SuperMap.getType("江蘇")

關(guān)于匹配與映射的細(xì)節(jié)

為了保證匹配與映射的正確性，我做了很多細(xì)節(jié)上的處理，如果在使用本模塊的過程中遇到困惑可以參考這里。

• 能夠匹配到省或者市的縮寫，比如將"北京市"縮寫為"北京"，"江蘇省"縮寫為"江蘇"，依舊能夠匹配到并且能夠自動補全為全稱，示例代碼如下：

#測試數(shù)據(jù) location_strs = ["江蘇省南京市鼓樓區(qū)256號", "江蘇南京鼓樓區(qū)256號"] from cpca import * df = transform(location_strs) df

輸出的結(jié)果為：

區(qū) 市 省 地址 0 鼓樓區(qū) 南京市 江蘇省 256號 1 鼓樓區(qū) 南京市 江蘇省 256號

• 能夠自動檢測字符串中匹配到的省，市和區(qū)是否是所屬關(guān)系，如果不是所屬關(guān)系的話，則會刪去優(yōu)先級較低的（注：如果匹配到的是縮寫的話，即將"南京市"縮寫為"南京"，則認(rèn)為優(yōu)先級較低），如果優(yōu)先級一樣的話，則刪除地域范圍較小的，示例代碼如下：

#測試數(shù)據(jù)，一些故意錯亂的地址描述 location_strs = ["靜安區(qū)南京西路30號", "南京市靜安區(qū)", "江蘇省上海市", "上海市靜安區(qū)南京西路"] from cpca import * df = transform(location_strs) df

輸出結(jié)果如下：

區(qū) 市 省 地址 0 靜安區(qū) 上海市 上海市 西路30號 1 南京市 江蘇省 2 江蘇省 3 靜安區(qū) 上海市 上海市 西路

分析：第一個測試數(shù)據(jù)"靜安區(qū)南京西路"會同時匹配到"靜安區(qū)"和"南京"兩個地域名稱，但是靜安區(qū)是屬于上海的，和"南京"相矛盾，而且因為"南京"是"南京市"的縮寫，因此優(yōu)先級比較低，故放棄"南京"這個地域名稱。

第二個測試數(shù)據(jù)匹配到"南京市"和"靜安區(qū)"兩個矛盾的地域名稱，而且這兩個名稱都是全稱，優(yōu)先級相同，所以保留地域范圍比較大的，即保留"南京市"而放棄"靜安區(qū)"。第三個測試數(shù)據(jù)也是一樣的道理。

第四個測試數(shù)據(jù)中有兩個市的名稱會被匹配到，一個是"上海市"，還有一個是"南京"，但是因為"上海市"在前面被匹配到了，所以"南京"就會被忽略。

注意：從上面的例子你會看到，對于這種地址字段在句子中間出現(xiàn)的情況，模塊提取出的"地址"列會有些bug，這個目前暫時解決起來比較麻煩，如果地址數(shù)據(jù)中有大量這種數(shù)據(jù)的話，建議不要使用模塊提取出的"地址"列

示例與測試用例

本倉庫放了一份大約一萬多條地址描述信息addr.csv，用于測試模塊，測試代碼如下：

測試基本功能：

#讀取數(shù)據(jù) import pandas as pd origin = pd.read_csv("addr.csv") #轉(zhuǎn)換 from cpca import * addr_df = transform(origin["原始地址"], myumap) #輸出 processed = pd.concat([origin, addr_df], axis=1) processed.to_csv("processed.csv", index=False, encoding="utf-8")

注意以上代碼運行結(jié)束后會打印一句warnning，這些warnning是因為程序無法確定某個區(qū)縣屬于哪個市（因為這些區(qū)縣存在重名問題而且在umap中又沒有指定它屬于哪一個市）.

測試?yán)L圖函數(shù)1（繪制熱力圖）：

模塊中繪制熱力圖的函數(shù)是基于folium編寫的，為了減小模塊體積，在安裝模塊時沒有安裝這些繪圖庫的依賴，如果需要使用這個函數(shù)的話，需要先使用pip install folium?安裝folium

from cpca_drawers import * #processed為上一段代碼的processed draw_locations(processed, "processed.html")

用瀏覽器打開"processed.html"文件，發(fā)現(xiàn)繪制的局部圖像如下（在國內(nèi)folium的地圖顯示速度比較慢，所以需要耐心等待地圖顯示）：

（注意：本模塊在繪圖時，只繪制那些可以精確地匹配到省市區(qū)的地址，對于省市區(qū)有一個或多個字段缺失的則會直接忽略）

測試?yán)L圖函數(shù)2（繪制echarts熱力圖）:

因為在國內(nèi)folium的地圖顯示速度太慢了，所以添加了echarts的熱力圖繪圖函數(shù).

在使用本函數(shù)之前需要先用如下命令安裝它的依賴（為了減少本模塊的體積，所以這些依賴不會被自動安裝）：

pip install pyecharts pip install echarts-countries-pypkg pip install pyecharts-snapshot

示例代碼如下，仍然使用之前的測試數(shù)據(jù)生成的processed變量：

from cpca_drawers import * echarts_draw(processed, "test.html")

該接口的更多參數(shù)及其含義如下：

def echarts_draw(locations, fileName, path="./", title="地域分布圖" , subtitle="location distribute"): """ 生成地域分布的echarts熱力圖的html文件. :param locations: 樣本的省市區(qū), pandas的dataframe類型. :param fileName: 生成的html文件的文件名. :param path: 生成的html文件的路徑. :param title: 圖表的標(biāo)題 :param subtitle: 圖表的子標(biāo)題 """

然后會在當(dāng)前目錄下生成一個test.html文件，用瀏覽器打開后即可看到圖像：

測試?yán)L圖函數(shù)3(繪制分類信息圖)：

在使用本函數(shù)之前需要安裝的依賴同上一個繪圖函數(shù)，如果你是跳過了前面的直接讀到這里的話，務(wù)必向上翻看一下。

樣本分類繪制函數(shù)，通過額外傳入一個樣本的分類信息，能夠在地圖上以不同的顏色畫出屬于不同分類的樣本散點圖，以下代碼以“省”作為類別信息繪制分類散點圖（可以看到，屬于不同省的樣本被以不同的顏色標(biāo)記了出來，這里以“省”作為分類標(biāo)準(zhǔn)只是舉個例子，實際應(yīng)用中可以選取更加有實際意義的分類指標(biāo)）：

from cpca_drawers import * echarts_cate_draw(processed, processed["省"], "test2.html")

然后會在當(dāng)前目錄下生成一個test2.html文件，用瀏覽器打開后即可看到圖像：

該接口更多的參數(shù)及其含義如下：

def echarts_cate_draw(locations, labels, fileName, path="./" , title="地域分布圖", subtitle="location distribute", point_size=7): """ 依據(jù)分類生成地域分布的echarts散點圖的html文件. :param locations: 樣本的省市區(qū), pandas的dataframe類型. :param labels: 長度必須和locations相等, 代表每個樣本所屬的分類. :param fileName: 生成的html文件的文件名. :param path: 生成的html文件的路徑. :param title: 圖表的標(biāo)題 :param subtitle: 圖表的子標(biāo)題 :param point_size: 每個散點的大小,如果樣本數(shù)較少可以考慮設(shè)置的大一些 """

END

如果大家在使用過程中發(fā)現(xiàn)一些匹配錯誤的地址，歡迎提issue來幫助我收集這些錯誤用例和改善算法，畢竟筆者手頭數(shù)據(jù)有限，難以考慮到所有邊界情況

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/wu-chao/p/10081988.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的一个用于提取简体中文字符串中省，市和区并能够进行映射，检验和简单绘图的python模块...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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