我有一个CSV,上面有美国每个县的死亡人数。下面是摘录: County totals,Total
New York City New York US,"15,597 confirmed"
Westchester New York US,"3,891 confirmed"
Nassau New York US,"2,869 confirmed"
Suffolk New York US,"1,880 confirmed"
King Washington US,"1,277 confirmed"
Cook Illino
我正在处理一个相当大的数据集(120万条记录)。我正在尝试确定我的数据集中的前25个美国城市(每个城市的最大记录数)。
所以我写了这个查询来选择回列表。
Select PHY_CITY, PHY_STATE, count(*) as counter
from tblMyData
group by PHY_CITY, PHY_STATE
Order by counter desc, PHY_CITY, PHY_STATE
在分析了这些数据之后,我开始意识到,尽管它返回的是实数,但它并不是我想要的。我将我的结果限制在一个城市的直接物理城市范围内的记录。例如,亚特兰大佐治亚州的实际城市范围非常小,
翻阅OSMnx和OSM API文档,我还没有找到关于如何指定世界地名的参考资料。 OSMnx示例使用美国的位置,其中使用了城市、县、州和国家结构,但这种结构当然不适用于其他国家。 具体地说,我应该如何构造这个查询,以指定伦敦的边界?或者有没有我还没有找到的文档? G = ox.graph_from_place('London', network_type='drive')
# project the network to UTM (zone calculated automatically) then plot it
G_projected = ox.pro
我有一堆.csv文件,我必须读取和查找数据。.csv文件的格式如下:
我将忽略州、县、西澳大利亚市、国王、西雅图、皮尔斯、塔科马的一系列数据
在每个csv文件中,列的顺序不一致。例如,在csv1中,顺序可以是州、县、市,在csv2中可以是城市、县、州。我感兴趣的是州和县。给定一个县,我想知道它在哪个州。我忽视了这样一个事实,即同一个国家可以存在于多个州。我对待这个的方式是:
with open(‘file.csv’) as f:
data = f.read()
# convert the data to iterable, skip the first line
reader = c
我有一个城市和州的信息,我正在找那个县。我试过一些方法。最接近我的是使用geopy。下面是一个示例:
from geopy.geocoders import Nominatim
geolocator = Nominatim()
loc = geolocator.geocode('Chicago Illinois')
print(loc.address)
# u'Chicago, Cook County, Illinois, United States of America'
loc = geolocator.geocode('San Francisco