用人口普查区Python映射gps坐标

Question

我还没有找到解决我正在从事的一个小项目的困惑的答案。

我的目标是将人口普查区块 ID / block_fips 与我的数据框中的纬度/经度对匹配。

我之前没有使用过用于补充 Python 数据的 API。

这是一个经纬度数据集的 sn-p：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'lat': [40.760659, 40.768254, 40.761573], 'lon': [-73.980420, -73.988639, -73.972628]})
print(df)

我遇到了人口普查转换 API https://www.fcc.gov/census-block-conversions-api。如果使用 Area API，我如何 (1) 获取然后 (2) 将“block_fips”与第一个 lat/lon 对匹配，在本例中，使用 Python 在 Anaconda 环境中的 Jupyter 笔记本中匹配“360610131001003”。

我希望的输出是：

dfcensus = pd.DataFrame({'lat': [40.760659, 40.768254, 40.761573], 'lon': [-73.980420, -73.988639, -73.972628], 'block': [360610131001003, 360610139003000, 360610112021004]})
print(dfcensus)

非常感谢您的任何意见！

Answer 1

• 对 API 的逐行调用是最简单的方法
• API 使用简单，使用 requests 构建 API 中记录的 URL 参数
• 只需将此分配回数据框中的新列
• 这是在 jupyter 实验室环境中运行的

import requests

url = "https://geo.fcc.gov/api/census/block/find"

df = pd.DataFrame({"lat": [40.760659, 40.768254, 40.761573],
                   "lon": [-73.980420, -73.988639, -73.972628],})
df.assign(
    block=df.apply(
        lambda r: requests.get(
            url, params={"latitude": r["lat"], "longitude": r["lon"], "format": "json"}
        ).json()["Block"]["FIPS"],
        axis=1,
    )
)

	lat	lon	block
0	40.7607	-73.9804	360610131001003
1	40.7683	-73.9886	360610139003000
2	40.7616	-73.9726	360610112021004