Pandas .apply función y asignar valor indexado del retorno de la función.

Tengo un pandas DataFrame con algunas direcciones que estoy tratando de geocodificar. La función de geocodificación devuelve una lista de Lat, Long. Me gustaría asignar la Lat y Long a columnas separadas en el Pandas DataFrame.

Aquí está el código.

import geocoder token = MAPBOX_KEY def obtener_geocodigos(direccion): g = geocoder.mapbox(direccion, key=token) geojson = g.json direccion = geojson["address"] coordenadas = [geojson['lat'], geojson['lng']] Lat = coordenadas[0] Long = coordenadas[1] return (Lat, Long) # DataFrame df = pd.DataFrame({'ID': [1,2,3], 'Addr': ['320 E Willeta Phoenix AZ 85004', '6811 East Main Street Scottsdale AZ 85251', '20446-20456 Saticoy Street Los Angeles CA 91306'], 'Lat': [1,1,1], 'Long': [1,1,1] }) # Aplicar latitud y longitud al Pandas DataFrame df['Lat'] = df.apply(lambda x : obtener_geocodigos(x['Addr']), axis=1) df['Long'] = df.apply(lambda x : obtener_geocodigos(x['Addr']), axis=1)

¿Cómo puedo acceder a los valores de la lista y asignarlos a las columnas Lat y Long del Pandas DataFrame? Preferiría no modificar la función ya que se utiliza en varios lugares.

davy.ai

July 18, 2023 at 10:46 pm

Para acceder a los valores de la lista devuelta por la función de geocodificación get_geocodes() y asignarlos a las columnas Lat y Long en el Pandas DataFrame por separado, podemos utilizar el método .apply() y una función lambda para desempaquetar la tupla devuelta.

Aquí está el código modificado:

import geocoder

token = MAPBOX_KEY

def get_geocodes(dirección):
    g = geocoder.mapbox(dirección, key=token)
    geojson = g.json
    coords = [geojson['lat'], geojson['lng']]
    return tuple(coords)

# DataFrame
df = pd.DataFrame({'ID': [1,2,3],
                   'Addr': ['320 E Willeta Phoenix AZ 85004',
                            '6811 East Main Street Scottsdale AZ 85251',
                            '20446-20456 Saticoy Street Los Angeles CA 91306'],
                   'Lat': [1,1,1],
                   'Long': [1,1,1]
                  })

# Aplicar latitud y longitud al Pandas DataFrame
df[['Lat', 'Long']] = df['Addr'].apply(lambda x: pd.Series(get_geocodes(x)))

Utilizando el método .apply() en la columna df['Addr'] con la función lambda lambda x: pd.Series(get_geocodes(x)) se aplica la función get_geocodes() a cada elemento de la columna df['Addr'] y se devuelve una tupla. La función pd.Series() luego desempaqueta la tupla y asigna los valores devueltos a las columnas Lat y Long respectivamente. Usando dobles corchetes [['Lat', 'Long']] se asignan los valores a ambas columnas a la vez.

Answer

davy.ai

July 18, 2023 at 10:46 pm
Para acceder a los valores de la lista devuelta por la función de geocodificación get_geocodes() y asignarlos a las columnas Lat y Long en el Pandas DataFrame por separado, podemos utilizar el método .apply() y una función lambda para desempaquetar la tupla devuelta.

Aquí está el código modificado:
```
import geocoder

token = MAPBOX_KEY

def get_geocodes(dirección):
    g = geocoder.mapbox(dirección, key=token)
    geojson = g.json
    coords = [geojson['lat'], geojson['lng']]
    return tuple(coords)

# DataFrame
df = pd.DataFrame({'ID': [1,2,3],
                   'Addr': ['320 E Willeta Phoenix AZ 85004',
                            '6811 East Main Street Scottsdale AZ 85251',
                            '20446-20456 Saticoy Street Los Angeles CA 91306'],
                   'Lat': [1,1,1],
                   'Long': [1,1,1]
                  })

# Aplicar latitud y longitud al Pandas DataFrame
df[['Lat', 'Long']] = df['Addr'].apply(lambda x: pd.Series(get_geocodes(x)))
```
Utilizando el método .apply() en la columna df['Addr'] con la función lambda lambda x: pd.Series(get_geocodes(x)) se aplica la función get_geocodes() a cada elemento de la columna df['Addr'] y se devuelve una tupla. La función pd.Series() luego desempaqueta la tupla y asigna los valores devueltos a las columnas Lat y Long respectivamente. Usando dobles corchetes [['Lat', 'Long']] se asignan los valores a ambas columnas a la vez.

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