[geocoding] 파이썬 geopy를 이용한 주소 위경도로 변환

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[openAPI] 공공데이터 - 건축물대장정보 (xmltodict)

 

 

 

 

 

1.  csv 파일 불러오기

 

 

이전글에서 생성한 csv파일을 불러온다

 

import pandas as pd

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/csv/건축물대장정보.csv')

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. 라이브러리 설치

 

 

geopy 라이브러리를 인스톨해주고 디폴트 지역을 남한으로 설정한다.

 

 

!pip install geopy

from geopy.geocoders import Nominatim

from geopy.distance import geodesic

geolocator = Nominatim(user_agent='South Korea')

 

 

 

geopy 는 입력된 주소에 대한 위경도를 추출하는 기능을 포함하고 있으며

 

사용 예시는 다음과 같다

# 예시

geo = geo_local.geocode("서울특별시 서대문구 통일로9안길 28")

print(geo.latitude)

print(geo.longitude)

 

>>> 37.5660715

>>> 126.9654782

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. 라이브러리 활용

 

 

위와 같은 작업은 바로 데이터 프레임에 적용할 수 없으므로 

 

(1) geocode 생성 과  (2) 위경도 분리 두 가지로 나누어 작업한다.

 

 

 

 

 

 

해당 csv는 약 2만3천개의 행을 가지는 데이터로 코렙 작업이 time out이 발생하지만

 

아래 방법을 통해 해결이 가능하다.

 

https://teddylee777.github.io/colab/google-colab-%EB%9F%B0%ED%83%80%EC%9E%84-%EC%97%B0%EA%B2%B0%EB%81%8A%EA%B9%80%EB%B0%A9%EC%A7%80

구글 코랩 (Google colab)의 런타임 연결 끊김을 방지하는 방법

 

 

 

 

 

(1) geocode 생성 

df['x_y'] = df['newPlatPlc'].apply(geolocator.geocode)

df

ㅗㅗ

 

 

 

 

 

 

 

(2) 위경도 분리

 

 

apply와 lambda 함수를 활용해 위도['lat']와 경도['lon'] 컬럼을 따로 생성하고 원래 컬럼['x_y']을 삭제한다.

 

ddf['lat'] = ddf['x_y'].apply(lambda x: x.latitude if x != None else None)

ddf['lon'] = ddf['x_y'].apply(lambda x: x.longitude if x != None else None)

ddf = ddf.drop(['x_y'], axis=1)

ddf

 

 

lat 과 lon 컬럼이 생성되었다.

 

 

 

4. csv 저장 & 코맨트

 

ddf.to_csv('geo.csv',encoding='utf-8-sig')

 

csv로 저장하고 작업을 완료한다.

 

 

 

 

 

geocode를 생성할 때 고작 2만개의 데이터를 돌리는데 몇시간이 걸렸다. (geocoding 자체가 시간이 오래걸린다.)

 

tqdm 같은 진행상황을 시각화 해주는 라이브러리를 적용하면 좋을거같다.