利用高德地图地铁图信息,爬取我国济南的地铁 线信息,存成 csv 文件

要利用高德地图爬取济南地铁线信息并存成CSV文件，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，需要安装Python的相关库，如requests、beautifulsoup和pandas。可以通过pip命令在终端窗口中进行安装。

2. 使用requests库发送HTTP请求，获取高德地图地铁线信息的网页源代码。可以通过分析高德地图地铁线页面的URL和请求方式，构建合适的请求。

3. 对获取的网页源代码进行解析，可以使用beautifulsoup库进行HTML解析。根据网页的结构，通过查找相应的HTML标签和属性，获取济南地铁线的相关信息。

4. 创建一个空的CSV文件，并使用pandas库创建一个数据框来存储地铁线信息。使用pandas的DataFrame功能，将爬取的地铁线信息按照列的方式存储在数据框中。

5. 遍历解析得到的地铁线信息，将每条地铁线的名称、始发站和终点站等数据存入数据框的相应列中。

6. 最后，使用pandas的to_csv函数将数据框保存为CSV文件，文件保存在指定的路径下。

以上就是利用高德地图地铁图信息，爬取并存储济南地铁线信息为CSV文件的步骤。根据实际情况，可以编写相应的Python脚本来实现这些步骤。

相关问题

爬取高德地图里面国内所有地铁站信息并保存为csv

好的，我可以为您提供一些思路和代码实现。首先需要使用Python的爬虫库来爬取高德地图上的地铁站信息，建议使用requests和BeautifulSoup库。具体步骤如下：

1. 使用requests库获取高德地图地铁站信息的API链接，例如：https://ditu.amap.com/service/poiInfo?query_type=TQUERY&pagesize=200&pagenum=1&qii=true&cluster_state=5&need_utd=true&utd_sceneid=1000&div=PC1000&addr_poi_merge=true&is_classify=true&city=330100&geoobj=120.000000%7C30.000000%7C122.000000%7C32.000000&keywords=%E5%9C%B0%E9%93%81%E7%AB%99

2. 使用requests库发送GET请求，获取API返回的JSON数据。

3. 解析JSON数据，获取地铁站相关信息，例如站点名称、经纬度、线路信息等。

4. 将解析出来的数据保存为csv文件，可以使用Python内置的csv库来实现。

下面是示例代码：

import requests
import json
import csv
from bs4 import BeautifulSoup

# 构造请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 构造请求参数
params = {
    'cluster_state': '5',
    'city': '330100',
    'div': 'PC1000',
    'geoobj': '120.000000|30.000000|122.000000|32.000000',
    'is_classify': 'true',
    'keywords': '地铁站',
    'need_utd': 'true',
    'pagenum': '1',
    'pagesize': '200',
    'qii': 'true',
    'query_type': 'TQUERY',
    'utd_sceneid': '1000',
    'addr_poi_merge': 'true'
}

# 发送GET请求
response = requests.get('https://ditu.amap.com/service/poiInfo', headers=headers, params=params)

# 解析JSON数据
json_data = json.loads(response.text)
stations = json_data['data']

# 将数据保存为csv文件
with open('subway_stations.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['站点名称', '经度', '纬度', '所属线路'])
    for station in stations:
        name = station['name']
        longitude = station['longitude']
        latitude = station['latitude']
        lines = station['address']
        writer.writerow([name, longitude, latitude, lines])

注意：代码中的城市编号为杭州市（330100），您可以根据需要修改。另外，为了防止被封IP，建议添加一些爬虫延时和异常处理机制。

python 怎么写代码高德地图批量调经纬度，地址信息写在csv文件中

在Python中，你可以使用`pandas`库处理CSV文件，并结合高德地图API来获取地理位置信息。首先，你需要安装`geopy`库来辅助地理编码，可以使用`pip install geopy`命令安装。以下是一个简单的步骤：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from geopy.geocoders import Nominatim

# 如果需要的话，导入json模块来处理返回的地理编码结果
import json

2. 初始化geocoder：

geolocator = Nominatim(user_agent="your_app_name")

记得替换`your_app_name`为你的应用名，这是为了尊重API提供商的服务条款。

3. 定义一个函数来获取经纬度：

def get_location(address):
    try:
        location = geolocator.geocode(address)
        return (location.latitude, location.longitude) if location else None
    except Exception as e:
        print(f"Failed to find location for {address}: {e}")
        return None

4. 读取CSV文件并批量获取经纬度：

def batch_process_addresses(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path)
    
    # 创建一个新的DataFrame存储结果
    results = data.copy()
    results['latitude'] = results['address'].apply(get_location).apply(lambda x: x[0] if x else np.nan)
    results['longitude'] = results['address'].apply(get_location).apply(lambda x: x[1] if x else np.nan)

    # 如果有的地址未找到位置，你可以选择保存缺失值，删除该行或用其他处理方式
    results = results.dropna()  # 删除找不到位置的行

    return results

5. 调用`batch_process_addresses`函数并保存结果到新的CSV文件：

output_file = "output_with_locations.csv"
results.to_csv(output_file, index=False)