python - 对数千个坐标进行反向地理编码以仅获取国家/地区

Question

我的数据中有 >34.000 个 .csv 格式的地理坐标，对于我需要返回国家/地区的每个坐标。

我正在使用 Python，即 Geocoder 库。 Google API 的每日查询限制为 2500，因此我需要两周时间才能完成。

我的确切代码似乎与这个问题无关。

我想知道，鉴于我只需要一个国家，而不是街道地址或其他任何好东西，我是否可以完全避开 Geocoder 库或 Google API？不知何故，国家的坐标似乎是常识。

我能够在相对较短的时间内获得 .kml 格式的相同数据。

我还没有找到这个问题的答案。任何输入表示赞赏。编辑，将我指向其他地方的现有答案等。谢谢!

Answer 1

您可以利用 geopandas库并使用他们的 world 数据集:

import geopandas as gpd

world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))

现在，您可以将坐标加载到 pandas 中dataframe 并将它们转换为 POINT 几何图形:

df = pd.read_csv('my_points.csv')
gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry=gpd.points_from_xy(df.Longitude, df.Latitude))

上面的代码假定您的点列被命名为 Longitude 和 Latitude。

现在你可以加入你的积分并获得他们居住的国家:

result = gpd.sjoin(gdf, world, how='left')