对爬取的地理信息数据进行数据预处理，包括数据清洗、坐标转换（转换成WGS84坐标系在地图上显示）python

好的，下面是对爬取的地理信息数据进行数据预处理的Python代码，包括数据清洗和坐标转换：

1. 数据清洗

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 去重
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 处理缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 处理异常值
df = df[(df['longitude'] >= -180) & (df['longitude'] <= 180) & (df['latitude'] >= -90) & (df['latitude'] <= 90)]

# 格式转换
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s')

2. 坐标转换

from pyproj import Proj, transform

# 定义原始坐标系和目标坐标系
source_proj = Proj(init='epsg:GCJ02')
target_proj = Proj(init='epsg:WGS84')

# 定义坐标转换函数
def transform_coordinate(x, y):
    x2, y2 = transform(source_proj, target_proj, x, y)
    return x2, y2

# 进行坐标转换
df['longitude_wgs84'], df['latitude_wgs84'] = transform_coordinate(df['longitude'].values, df['latitude'].values)

以上代码中，我们使用了pandas库来进行数据清洗操作，使用了pyproj库来进行坐标转换操作。其中，Proj对象用于定义坐标系，transform函数用于进行坐标转换。