addana 0.0.28

address

addana

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• Free software: MIT license
• Documentation: https://advancehs.github.io/addana

中文地址提取工具，支持中国三级区划地址（省、市、区）提取和级联映射，支持地址目的地热力图绘制。适配python2和python3。

Feature

地址提取

["徐汇区虹漕路461号58号楼5楼", "福建泉州市洛江区万安塘西工业区"]
        ↓ 转换
|省    |市   |区    |地名                |
|上海市|上海市|徐汇区|虹漕路461号58号楼5楼  |
|福建省|泉州市|洛江区|万安塘西工业区        |

注：“地名”列代表去除了省市区之后的具体地名

数据集：中国行政区划地名

数据源：爬取自国家统计局，中华人民共和国民政局全国行政区划查询平台

数据文件存储在：addressparser2/resources/pca.csv，数据为2021年统计用区划代码和城乡划分代码（截止时间：2021-10-31，发布时间：2021-12-30）

Demo

http://42.193.145.218/product/address_extraction/

Install

pip install addressparser2

or

git clone https://github.com/advancehs/addressparser2.git
cd addressparser2
python3 setup.py install

Usage

• 省市区提取

示例base_demo.py

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", "朝阳区北苑华贸城"]
import addressparser2
df = addressparser2.transform(location_str)
print(df)

output:

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

程序的此处输入location_str可以是任意的可迭代类型，如list，tuple，set，pandas的Series类型等;

输出的df是一个Pandas的DataFrame类型变量，DataFrame可以非常轻易地转化为csv或者excel文件，Pandas的官方文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.20/dsintro.html#dataframe

• 带位置索引的省市县提取

示例pos_sensitive_demo.py

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", "朝阳区北苑华贸城"]
import addressparser2
df = addressparser2.transform(location_str, pos_sensitive=True)
print(df)

output:

     省    市    区        地名                  省_pos  市_pos 区_pos
0  上海市  上海市  徐汇区  虹漕路461号58号楼5楼   -1     -1      0
1  福建省  泉州市  洛江区  万安塘西工业区         -1      0      3
2  北京市  北京市  朝阳区  北苑华贸城             -1     -1      0

• 切词模式的省市区提取

默认采用全文匹配模式，不进行分词，直接全文匹配，这样速度慢，准确率高。

示例enable_cut_demo.py

location_str = ["浙江省杭州市下城区青云街40号3楼"]
import addressparser2
df = addressparser2.transform(location_str)
print(df)

output:

   省       市     区         地名
0  浙江省  杭州市  下城区     青云街40号3楼

可以先通过jieba分词，之后做省市区提取及映射，所以我们引入了切词模式，速度很快，使用方法如下:

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", "朝阳区北苑华贸城"]
import addressparser2
df = addressparser2.transform(location_str, cut=True)
print(df)

output:

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

但可能会出错，如下所示，这种错误的结果是因为jieba本身就将词给分错了：

location_str = ["浙江省杭州市下城区青云街40号3楼"]
import addressparser2
df = addressparser2.transform(location_str, cut=True)
print(df)

output:

     省    市      区    地名
0  浙江省  杭州市  城区  下城区青云街40号3楼

默认情况下transform方法的cut参数为False，即采用全文匹配的方式，这种方式准确率高，但是速度可能会有慢一点； 如果追求速度而不追求准确率的话，建议将cut设为True，使用切词模式。

• 地址经纬度、省市县级联关系查询

示例find_place_demo.py

## 查询经纬度信息
from addressparser2 import latlng
latlng[('北京市','北京市','朝阳区')] #输出('39.95895316640668', '116.52169489108084')

## 查询含有"鼓楼区"的全部地址
from addressparser2 import area_map
area_map.get_relational_addrs('鼓楼区') #[('江苏省', '南京市', '鼓楼区'), ('江苏省', '徐州市', '鼓楼区'), ('福建省', '福州市', '鼓楼区'), ('河南省', '开封市', '鼓楼区')]
#### 注: city_map可以用来查询含有某个市的全部地址, province_map可以用来查询含有某个省的全部地址

## 查询含有"江苏省", "鼓楼区"的全部地址
from addressparser2 import province_area_map
province_area_map.get_relational_addrs(('江苏省', '鼓楼区')) # [('江苏省', '南京市', '鼓楼区'), ('江苏省', '徐州市', '鼓楼区')]

• 绘制echarts热力图

使用echarts的热力图绘图函数之前需要先用如下命令安装它的依赖（为了减少本模块的体积，所以这些依赖不会被自动安装）：

pip install pyecharts==0.5.11
pip install echarts-countries-pypkg
pip install pyecharts-snapshot

使用本仓库提供的一万多条地址数据tests/addr.csv测试。

示例draw_demo.py

#读取数据
import pandas as pd
origin = pd.read_csv("tests/addr.csv")
#转换
import addressparser2
addr_df = addressparser2.transform(origin["原始地址"])
#输出
processed = pd.concat([origin, addr_df], axis=1)
processed.to_csv("processed.csv", index=False, encoding="utf-8")

from addressparser2 import drawer
drawer.echarts_draw(processed, "echarts.html")

output:

1) processed.csv：1万多地址的省市县提取结果
2）echarts.html：echarts热力图

浏览器打开echarts.html后：

• 绘制分类信息图

样本分类绘制函数，通过额外传入一个样本的分类信息，能够在地图上以不同的颜色画出属于不同分类的样本散点图，以下代码以“省”作为类别信息绘制分类散点图（可以看到，属于不同省的样本被以不同的颜色标记了出来，这里以“省”作为分类标准只是举个例子，实际应用中可以选取更加有实际意义的分类指标）：

示例draw_demo.py，接上面示例代码：

from addressparser2 import drawer
drawer.echarts_cate_draw(processed, processed["省"], "echarts_cate.html")

浏览器打开输出的echarts_cate.html后：

Command line usage

• 命令行模式

支持批量提取地址的省市区信息：

示例cmd_demo.py

python3 -m addressparser2 address_input.csv -o out.csv

usage: python3 -m addressparser2 [-h] -o OUTPUT [-c] input
@description:

positional arguments:
  input                 the input file path, file encode need utf-8.

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -o OUTPUT, --output OUTPUT
                        the output file path.
  -c, --cut             use cut mode.

输入文件：address_input.csv；输出文件：out.csv，省市县地址以\t间隔，-c表示使用切词

Todo

• bug修复，吉林省、广西省部分地址和上海浦东新区等三级区划地址匹配错误
• 增加定期从民政局官网，统计局官网爬取最新省市县镇村划分的功能，延后，原因是2018年后官网未更新
• 解决路名被误识别为省市名的问题，eg"天津空港经济区环河北路80号空港商务园"
• 添加省市区提取后的级联校验逻辑
• 大批量地址数据，准召率效果评估
• 补充香港、澳门、台湾三级区划地址信息

License

授权协议为 The Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加addressparser2的链接和授权协议。

Contribute

项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：

• 在tests添加相应的单元测试
• 使用python -m pytest来运行所有单元测试，确保所有单测都是通过的

之后即可提交PR。

Reference

• chinese_province_city_area_mapper
• addressparser