Python收货地址解析

Python中有许多库可以用来解析收货地址，其中最常用的是pyaddress, pypostal和usaddress。这些库可以帮助你将输入的地址字符串解析为国家、省/州、城市、街道和邮政编码等组成部分。

下面是一个使用pyaddress库解析收货地址的示例代码：

import pyaddress

address = "123 Main St, San Francisco, CA 94110"

parsed_address = pyaddress.parse(address)

print(parsed_address)

这将输出一个包含解析后地址信息的字典，例如：

{
  'number': '123',
  'street': 'Main St',
  'city': 'San Francisco',
  'state': 'CA',
  'postal_code': '94110'
}

你可以根据需要使用这些解析后的地址信息进行后续处理。请确保在使用这些库之前先安装它们，可以通过pip命令进行安装。

相关问题

python物流分析先筛选所有冷藏产品数据，然后检查冷藏产品的收货客户地址中是否含有“学校”、“大学”、“校区”等相关词

，可以通过以下代码实现：

# 假设已经读入了所有物流数据，存储在 logistics_data 变量中
# 数据格式为 [{'product': '苹果', 'customer_address': '上海市xxx学校'}, {...}, ...]

# 筛选所有冷藏产品数据
cold_storage_data = []
for data in logistics_data:
    if data['product_type'] == 'cold_storage':
        cold_storage_data.append(data)

# 检查冷藏产品的收货客户地址中是否含有相关词
related_words = ['学校', '大学', '校区']
school_data = []
for data in cold_storage_data:
    for word in related_words:
        if word in data['customer_address']:
            school_data.append(data)
            break

上述代码将筛选出所有冷藏产品数据，并检查其中收货客户地址是否含有“学校”、“大学”、“校区”等相关词，将符合条件的数据存储在 school_data 变量中。可以根据具体需求对数据进行进一步的分析和处理。

python物流分析先用loc筛选所有冷藏产品数据，然后再用loc筛选冷藏产品的收货客户地址中是否含有“学校”、“大学”、“校区”等相关词

可以使用以下代码实现：

# 假设数据集名为df，包含“货物类型”和“收货地址”两列
# 筛选出所有冷藏产品
df_cold = df.loc[df['货物类型'] == '冷藏']

# 筛选出收货客户地址中包含相关词的冷藏产品
df_school = df_cold.loc[df_cold['收货地址'].str.contains('学校|大学|校区')]

这样就可以得到一个名为`df_school`的数据框，其中包含了所有收货客户地址中包含“学校”、“大学”、“校区”等相关词的冷藏产品。你可以在此基础上进行进一步的物流分析。