ricco 0.1.29

tools

#Ricco

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常用工具：util.py

文件处理

• mkdir_2：新建文件夹
• ext：提取扩展名
• fn：提取除扩展名外的文件名
• rdf：读取文件
• split_csv：将文件拆分为多个同名的csv
• to_csv_by_line：一行一行的写入csv
• csv2shp：csv转shapefile
• shp2csv：shapefile转csv文件

数据处理

• extract_num：提取数字
• to_float：封装好的转数值型工具
• serise_to_float：封装好的整列转数值型的工具
• col_round：四舍五入，默认保留两位小数，绝对值小于1的保留4位小数
• standard：数据标准化
• fuzz_match：一个字符串和一堆进行匹配模糊匹配，计算相似度
• fuzz_df：两列进行模糊匹配，计算相似度
• reset2name：重置索引列为name
• segment：分段工具，'10-20米'

空间地理处理

• geom_wkb2lnglat：geometry转经纬度
• geom_wkt2wkb：wkt转wkb
• lnglat2geom：经纬度转geometry
• valid_check：面数据的有效性检查

其他工具

• ensure_list：各种变量转list
• pinyin：转汉语拼音

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坐标转换：coord_trans.py

• BD2WGS：百度转84
• GD2WGS：高德转84
• coord_trans_x2y：自定义转换

坐标解析：geocode_bd.py

• get_lnglat：单个点位解析
• geocode_df：批量解析

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实用工具包

Installation

pip install ricco

Update package

pip install -i https://pypi.org/pypi ricco --upgrade

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函数使用说明

文件存取工具

1. 文件读取文件

• func: rdf(filepath)-
  • 文件读取通用函数
  • 目前支持格式.csv/.xls/.xlsx/.shp
  • 示例代码：

    from ricco import rdf
    
    filepath = 'data.csv'
    df = rdf(filepath)
    

2. 拆分文件

• func: split_csv(filename, n=5)

  • 将文件拆分为多个同名的csv文件

  • 其中输入文件为.csv/.xls/.xlsx

  • 输出文件为.csv

  • 示例代码：

    from ricco import split_csv
    
    filename = 'data.csv'
    split_csv(filename, n=2)  # 将文件拆分为两个同名的文件
    

    ./data/

    Part_0/

    data.csv

    Part_1/

    data.csv

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dataframe及数据处理工具

• func: reset2name(df)

  • 将index拿出来作为name列
  • 示例代码：

    from ricco import  rdf
    from ricco import reset2name
    
    df = rdf('data.csv')
    df = reset2name(df)
    

• func: extract_num(string: str, num_type: str = 'str', method: str = 'list', join_list: bool = False, ignore_pct: bool = True, multi_warning=False)

      提取字符串中的数值，默认返回所有数字组成的列表
    :param string: 输入的字符串
    :param num_type:  输出的数字类型，int/float/str，默认为str
    :param method: 结果计算方法，对结果列表求最大/最小/平均/和/等，numpy方法，默认返回列表本身
    :param join_list: 是否合并列表，默认FALSE
    :param ignore_pct: 是否忽略百分号，默认True
  

• func: to_float(string, rex_method: str = 'mean')

  • 将字符串转为数字格式，无法转换的为空值，同时支持正则表达式提取数字，支持%格式数据
  • 示例代码：

    from ricco import to_float
    
    to_float('10%')
    # 0.1
    to_float('10--')
    # 10.0
    

• func: serise_to_float(serise)

  • pandas.Series: str --> float

• func: segment(x, gap, sep: str = '-', unit: str = '')

  • 区间段划分工具
  • x: 输入的数值
  • gap: 数值：划分间隔；list：自定义分段
  • sep: 分隔符，默认为'-'
  • unit: 分段末尾的单位，如米、元等
  • 示例代码：

  from ricco import segment
  
  segment(55, 20, sep='-', unit='米')
  # 40-60米
  segment(55, 20)
  # '40-60'
  segment(55, 20, sep='--', unit='米') 
  # '40--60米'
  segment(55, [20]) 
  # '20以上'
  segment(10, [20, 50], unit='米') 
  # '20米以下'
  segment(20, [20, 50], unit='米') 
  # '20-50米'
  segment(50, [20, 50], unit='米') 
  # '50米以上'
  

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文件转换工具

• func: csv2shp('filename.csv')
  • csv文件转shapefile，必须要有geometry字段
  • 由于列名为中文转换失败的会转化为汉语拼音去转换
• func: shp2csv('shapefilename.shp')
  • shapefile转csv

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坐标转换和地址解析

• func: BD2WGS(df)

  • bd09（百度） --> wgs84，经纬度必须为lng和lat
  • 示例代码：

    from ricco import BD2WGS
    
    df = BD2WGS(df)
    

• func: GD2WGS(df)

  • gcj02（高德） --> wgs84，经纬度必须为lng和lat
  • 示例代码：

    from ricco import GD2WGS
    
    df = GD2WGS(df)
    

• func: get_lnglat(addr: str, addr_type: str, city: str = '')

  • geocoding工具，通过地址或项目名称，返回经纬度（wgs84）
  • addr: 地址或经纬度
  • addr_type: 地址的类型，可选'addr'(地址类型：xx路xx号)或'name'（项目名称：XX大厦）
  • city: 城市 *示例代码

    from ricco.geocode_bd import get_lnglat
    
    get_lnglat('脉策数据', addr_type='name', city='上海')
    # [121.516868, 31.311847, '上海脉策数据科技有限公司']
    
    get_lnglat('政学路51号', addr_type='addr', city='上海')
    # [121.5166918714937, 31.31181948447693, None]
    

• func: geocode_df(df, addr_col, addr_type: str, city: str = '')

  • 针对dataframe批量解析经纬度
  • df: 输入的dataframe
  • addr_col: 作为地址去解析的列名，可传入列名的列表，列表中的元素是有顺序的，如['区县', '项目名称']
  • addr_type: 地址的类型，可选'addr'(地址类型：xx路xx号)或'name'（项目名称：XX大厦）
  • city: 城市

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空间计算工具

• func: valid_check
  • 检查面文件的有效性
• func: circum_pio_num_geo_aoi
  • 空间计算
• func: mark_tags_df
  • 通过面给点位打标签

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其他工具

• func: mkdir_2
  • 新建文件夹，已有的文件夹不再新建
• func: pinyin
  • 中文转汉语拼音
  • 示例代码：

    from ricco import pinyin
    
    pinyin('测试')
    # ceshi