使用python提取中文地址描述中的省市区信息

引言


在一次建模比赛中,我手头里的原始数据中有一个“地址描述”地段,如下:

地址描述
广州国际采购中心1401
上海市长宁区金钟路658弄5号楼5楼
徐汇区虹漕路461号58号楼5楼
济南市历下区和平路34号轻骑院内东二层山东朵拉

这样的地址描述字段过于随意,很难使用,但是看这些字符串的样子似乎又可以提取出其所在的省、市和区,即使只能够提取出区或者市,如果我们有一个省、市和区的归属数据库的话,应该也能够将剩下的信息映射出来,如果自己写的话肯定很麻烦,还要去网上找数据库,于是我做了一个可以复用的python模块,一条命令就可以将上面的“地址描述”字段转换成如下的样子:

广东省 广州市
上海市 上海市 长宁区
上海市 上海市 徐汇区
山东省 济南市 历下区

模块安装


目前支持python3

常见安装问题:

在 windows 上可能会出现类似如下问题

Building wheel for pyahocorasick (setup.py) ... error

先去下载 Microsoft Visual C++ Build Tools,安装完成后,再重新使用 pip install cpca 安装,即可解决问题

Github地址


更详细的模块介绍见Github上的README
https://github.com/DQinYuan/chinese_province_city_area_mapper

如果觉得这个模块对你有帮助的话,请给个star啊

基本功能


本模块中最主要的方法是cpca.transform,该方法可以输入任意的可迭代类型(如list,pandas的Series类型等),然后将其转换为一个DataFrame,下面演示一个最为简单的使用方法:

location_str = ["徐汇区虹漕路461号58号楼5楼", "泉州市洛江区万安塘西工业区", "北京朝阳区北苑华贸城"]
import cpca
df = cpca.transform(location_str)
df

输出的结果为:

   省     市    区          地址              adcode
0 上海市 上海市  徐汇区     虹漕路461号58号楼5楼  310104
1 福建省 泉州市  洛江区     万安塘西工业区        350504
2 北京市 市辖区  朝阳区     北苑华贸城           110105

如果你想获知程序是从字符串的哪个位置提取出省市区名的,可以添加一个pos_sensitive=True参数:

location_str = ["徐汇区虹漕路461号58号楼5楼", "泉州市洛江区万安塘西工业区", "北京朝阳区北苑华贸城"]
import cpca
df = cpca.transform(location_str, pos_sensitive=True)
df

输出如下:

其中省_pos市_pos区_pos三列大于-1的部分就代表提取的位置。-1则表明这个字段是靠程序推断出来的,抑或没能提取出来。

中国的区级行政单位非常的多,经常有重名的情况,比如“北京市朝阳区”和“吉林省长春市朝阳区”,当有上级地址信息的时候,cpca 能够根据上级地址 推断出这是哪个区,但是如果没有上级地址信息,单纯只有一个区名的时候, cpca 就没法推断了,只能随便选一个了, 通过 umap 参数你可以指定这种情况下该选择哪一个:

import cpca
cpca.transform(["朝阳区汉庭酒店大山子店"])
#     省    市    区        地址  adcode
#0  吉林省  长春市  朝阳区  汉庭酒店大山子店  220104
cpca.transform(["朝阳区汉庭酒店大山子店"],umap={"朝阳区":"110105"})
#     省    市    区        地址  adcode
#0  北京市  市辖区  朝阳区  汉庭酒店大山子店  110105

从例子可以看出,umap 字典的 key 是区名,value 是区的 adcode,这里 110105 就是北京市朝阳区的 adcode,具体的 adcode 可以去 全国行政区划查询平台 上查询。

从大段文本中提取多个地址(0.5.5版本新功能):

import cpca
df = cpca.transform_text_with_addrs("分店位于徐汇区虹漕路461号58号楼5楼和泉州市洛江区万安塘西工业区以及南京鼓楼区")
df

结果为(注意 transform_text_with_addrs 获得的数据,“地址”列都是空的):

transform_text_with_addrs 还支持和 transform 类似的 index, pos_sensitive 以及 umap 参数

地图绘制


模块中还自带一些简单绘图工具,可以在地图上将上面输出的数据以热力图的形式画出来.

这个工具依赖folium,为了减小本模块的体积,所以并不会预装这个依赖,在使用之前请使用pip install folium .

代码如下:

from cpca import drawer
#df为上一段代码输出的df
drawer.draw_locations(df[cpca._ADCODE], "df.html")

这一段代码运行结束后会在运行代码的当前目录下生成一个df.html文件,用浏览器打开即可看到
绘制好的地图(如果某条数据'省','市'或'区'字段有缺,则会忽略该条数据不进行绘制),速度会比较慢,需要耐心等待,绘制的图像如下:

地图绘制

还有更多的绘图工具请参考Github上的README中大标题为“示例与测试用例”的部分。

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