用python引入国家纬度数据并分成南北半球
时间: 2024-02-11 09:04:40 浏览: 178
Python爬取毕业生就业数据并进行数据分析可视化
要引入国家纬度数据并分成南北半球,可以使用Python中的pandas库和GeoPy库来实现。首先,需要从GeoPy库中引入Nominatim类,用于通过地理位置名称获取经纬度信息。然后,可以使用pandas库中的read_csv函数读取包含国家名称和对应地理位置信息的CSV文件,将国家名称作为索引,再使用Nominatim类获取每个国家的纬度信息,最后根据南北半球的纬度范围,将每个国家分类到南北半球中。
以下是示例代码:
```python
from geopy.geocoders import Nominatim
import pandas as pd
# 读取包含国家名称和地理位置信息的CSV文件
df = pd.read_csv('countries.csv', index_col='Country')
# 创建Nominatim类对象
geolocator = Nominatim(user_agent='my_app')
# 获取每个国家的纬度信息
latitudes = []
for country in df.index:
location = geolocator.geocode(country)
latitudes.append(location.latitude)
# 将纬度信息添加到DataFrame中
df['Latitude'] = latitudes
# 根据南北半球的纬度范围,将每个国家分类到南北半球中
south_hemisphere = df[df['Latitude'] < 0]
north_hemisphere = df[df['Latitude'] >= 0]
print('南半球国家:')
print(south_hemisphere.index.tolist())
print('北半球国家:')
print(north_hemisphere.index.tolist())
```
请注意,这里的CSV文件需要自己准备,格式示例为:
```
Country,Latitude
Australia,-25.27
Brazil,-14.24
Canada,56.13
...
```
其中,Latitude为纬度信息。
阅读全文