geopy

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我有幾千個地址需要一次進行地理編碼，並且我正在Django應用程序中使用geopy來遍歷包含地址的表。我需要相當精確的位置座標，因此「近似」意味着我不成功的地理編碼。根據google API，此信息返回爲「location_type」。 Bing uses confidence。我搜索了地理和地理編碼器的文檔（以及Stack等），並且找不到如何檢索這些信息。如何使用geopy返回定位精度？感

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將Geopy位置寫入CSV文件

我試圖將geopy對象的輸出寫入csv文件，但它將每個字母放在不同的列中，並在不同的行上打印經緯度。我該如何解決這個問題？我希望能夠在不同的時間運行此功能，並將新地址打印到下一行。保存數據不會覆蓋它。這可以通過在python中編寫csv來完成嗎？ from geopy.geocoders import Nominatim import csv def loc_find(file): ''

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錯誤：'str'對象不支持python中的項目分配

我試圖使用geopy通過使用從github下載的一些代碼進行地理編碼地址。但錯誤的代碼是str obj不支持geocode_addresses address_dict["error"] = ""中的項目分配？爲什麼我得到這個錯誤。下面是代碼。 if __name__ == '__main__': csv_file = 'nr-fixedNew.csv' with open

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ImportError：沒有名爲'geopy'的模塊ipython-notebook

當前我需要進行一些距離計算。對於這個我想我的IPython筆記本以下（4.0.4版本）： from geopy.distance import vincenty ig_gruendau = (50.195883, 9.115557) delphi = (49.99908,19.84481) print(vincenty(ig_gruendau,delphi).miles) 不幸的是運

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geocoderServiceError for geopy

當我使用geopy根據它們的經度和緯度計算2個地址之間的距離時，它可以在單個數據對上正常工作。但是，當有更多的數據，它總是給我這個錯誤： File "/Library/Python/2.7/site-packages/geopy/geocoders/osm.py", line 193, in geocode self._call_geocoder(url, timeout=timeout), ex

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Vincenty距離轉換成陣列

我的問題很簡單。從geopy.distance，我可以計算兩點之間的距離。但我無法轉換數據格式以供進一步計算。這樣的代碼： from geopy.distance import vincenty length = vincenty((38.103414282108375, 114.51898800000002),\ (38.07902986076924, 114.508821

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使用python計算CSV文件中的條目

我的CSV文件包含有關個人及其死亡日期和死亡面積的信息。我也使用geopy來定位這個區域。這部分工作i think，但我不是真的想有個人，但我想每個事件每個事件和每個區域的總體積計數。所以，它給了我與有關的死亡人數，地理位置，日期和地區/省也發生在信息的CSV這裏是我的CSV的一個片段：。 rowid,Name,Status,Sex,Province,Area,Date_of_Death,Caus

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geopy不顯示正確的輸出

我正在計算郵政編碼的緯度和經度。我已經安裝了geopy pip install geopy 在我的代碼： from geopy.geocoders import GoogleV3 def get_lat_lng(zip_code): lat, lng = False, False geocoder = GoogleV3() location = geocode

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地理錯誤和超時

我一直在使用geopy for一個python項目大約兩個月。我可能使用100次以下的代碼獲得一次返回。所以我認爲我不會濫用它。昨天我得到超時錯誤，今天我收到以下錯誤： geopy.exc.GeocoderInsufficientPrivileges: HTTP Error 403: Forbidden. 我怎樣才能得到「足夠的特權」？任何人都知道我可以通過電子郵件或付費來完成這項工作？ fro

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使用geopy從熊貓數據幀中的座標查找國家名稱

我正在嘗試使用geopy確定pandas數據幀中每行的國家名稱。我所擁有的是： import pandas as pd from geopy.geocoders import GoogleV3 df = pd.DataFrame({'ser_no': [1, 1, 1, 2, 2, 2], 'lat': [53.57, 35.52, 35.53, 54.66, 54.67,