Python 批量获取地点经纬度坐标，并利用geopandas在地图上绘制经纬度的点

1 调用接口获取经纬度

随便举几个例子

import pandas as pd
regi = ['重庆渝北区','重庆南川区','重庆巫山县']
regi = pd.DataFrame({'地区':regi})

接下来，调用百度接口

这里可以参考：python 使用百度地图SDK获取地址的经纬度

https://lbsyun.baidu.com/apiconsole/key#/home

提交，即可看到AK ，SK可以在设置中看到

带入申请好的AK 、SK，运行代码获取地址的经纬度

import json
from urllib import parse
import hashlib
import requests
def get_urt(addtress):AK = 'xxxxx'SK = 'xxxxx'queryStr = '/geocoding/v3/?address=%s&output=json&ak=%s' % (addtress,AK)# 对queryStr进行转码，safe内的保留字符不转换encodedStr = parse.quote(queryStr, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]")# 在最后直接追加上yourskrawStr = encodedStr + SK#计算snsn = (hashlib.md5(parse.quote_plus(rawStr).encode("utf8")).hexdigest())#由于URL里面含有中文，所以需要用parse.quote进行处理，然后返回最终可调用的urlurl = parse.quote("http://api.map.baidu.com"+queryStr+"&sn="+sn, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]")res = requests.get(url)temp = json.loads(res.text)location = temp['result']['location']return locationregi['lng'] = regi['地图'].apply(lambda x: get_urt(x)['lng'])
regi['lat'] = regi['地图'].apply(lambda x: get_urt(x)['lat'])

2 获取地图shapefile文件

可参考：利用Arcgis制作2019年重庆主城新区GDP地图

链接：http://datav.aliyun.com/tools/atlas/index.html

不过这里获取json文件好像有点改动

可以通过代码把 json API 中的内容保存下来

import json
from urllib.request import urlopen,quote
import requests,csv
import pandas as pd
req = urlopen('https://geo.datav.aliyun.com/areas_v3/bound/500000_full.json')
res = req.read().decode()
temp = json.loads(res)
# 保存重庆.json
with open("./重庆.json",'w',encoding='utf-8') as json_file:json.dump(temp,json_file,ensure_ascii=False)

然后再利用python将此json文件转为shapefile文件，代码如下：

（注：geopandas库安装比较麻烦，可以用这个方法利用Arcgis制作2019年重庆主城新区GDP地图）

# 转换
import geopandas
import os
def saveShapefile(file_name,output_shapefile_name):try:data = geopandas.read_file(file_name) localPath = str(output_shapefile_name)data.to_file(localPath, driver='ESRI Shapefile', encoding='gbk') print("转化成功,文件存放位置："+localPath)except:print("转化失败")
saveShapefile('重庆.json','重庆')

3 利用geopandas绘制地图

参考：Python-GeoPandas地图、专题地图绘制
代码如下

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
# 输入图名
Map_name = '重庆'
regions = gpd.GeoDataFrame.from_file('./重庆/重庆.shp', encoding='gbk')
regions['coords'] = regions['geometry'].apply(lambda x: x.representative_point().coords[0])
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
ax.set_aspect('equal')
regions.plot(ax=ax, column='name',legend=False,cmap='Pastel1_r',edgecolor='k')
# # 地图标注
# for n, i in enumerate(regions['coords']):
#     plt.text(i[0]-0.15, i[1], regions['name'][n], fontsize=8, horizontalalignment="left")  # 标注位置X，Y，标注内容
ax.set_title('Python-{}地图'.format(Map_name), fontsize=18, fontweight='bold')
# plt.grid(True, alpha=0.5)  # 显示网格，透明度为50%
ax.set_axis_off()

4 通过经纬度在地图上标注点

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
# 输入图名
Map_name = '重庆'
regions = gpd.GeoDataFrame.from_file('./重庆/重庆.shp', encoding='gbk')
regions['coords'] = regions['geometry'].apply(lambda x: x.representative_point().coords[0])# 点
xy = [Point(xy) for xy in zip(regi['lng'],regi['lat'])]
pts = gpd.GeoSeries(xy)fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
ax.set_aspect('equal')
regions.plot(ax=ax, column='name',legend=False,cmap='Pastel1_r',edgecolor='k')
# # 地图标注
# for n, i in enumerate(regions['coords']):
#     plt.text(i[0]-0.15, i[1], regions['name'][n], fontsize=8, horizontalalignment="left")  # 标注位置X，Y，标注内容# 地图点标注
pts.plot(ax=ax, marker='o', color='red', markersize=50)
# 地区名标注
for name, lng,lat in zip(regi['地区'],regi['lng'],regi['lat']):ax.text(lng+0.06, lat, name[2:4], fontsize=11, horizontalalignment="left")ax.set_title('Python-{}地图'.format(Map_name), fontsize=18, fontweight='bold')
# plt.grid(True, alpha=0.5)  # 显示网格，透明度为50%
ax.set_axis_off()