Python pacp模块：自动识别文字中的省市区并将其绘图
一个用于提取简体中文字符串中省，市和区并能够进行映射，检验和简单绘图的python模块。
举个例子：
[徐汇区虹漕路461号58号楼5楼, 泉州市洛江区万安塘西工业区] ↓ 转换|省 |市 |区 |地址 ||上海市|上海市|徐汇区|虹漕路461号58号楼5楼 ||福建省|泉州市|洛江区|万安塘西工业区 |
注：“地址”列代表去除了省市区之后的具体地址
也可以将大段文本中所有提到的地址提取出来，并且自动将相邻的存在所属关系的地址归并到一条记录中（0.5.5版本新功能）：
分店位于徐汇区虹漕路461号58号楼5楼和泉州市洛江区万安塘西工业区以及南京鼓楼区 ↓ 转换|省 |市 |区 ||上海市|上海市|徐汇区||福建省|泉州市|洛江区||江苏省|南京市|鼓楼区|
代码目前仅仅支持python3
pip install cpca
注:cpca是chinese province city area的缩写
如果觉得本模块对你有用的话，施舍个star，谢谢。
常见安装问题：
在 windows 上可能会出现类似如下问题
building wheel for pyahocorasick (setup.py) ... error
先去下载 microsoft visual c++ build tools， 安装完成后，再重新使用 pip install cpca 安装，即可解决问题
开始使用 本模块中最主要的方法是cpca.transform，该方法可以输入任意的可迭代类型（如list，pandas的series类型等），然后将其转换为一个dataframe，下面演示一个最为简单的使用方法：
location_str = [徐汇区虹漕路461号58号楼5楼, 泉州市洛江区万安塘西工业区, 北京朝阳区北苑华贸城]import cpcadf = cpca.transform(location_str)df
输出的结果为(adcode为官方地址编码)：
省 市 区 地址 adcode0 上海市 上海市 徐汇区 虹漕路461号58号楼5楼 3101041 福建省 泉州市 洛江区 万安塘西工业区 3505042 北京市 市辖区 朝阳区 北苑华贸城 110105
如果你想获知程序是从字符串的那个位置提取出省市区名的，可以添加一个pos_sensitive=true参数：
location_str = [徐汇区虹漕路461号58号楼5楼, 泉州市洛江区万安塘西工业区, 北京朝阳区北苑华贸城]import cpcadf = cpca.transform(location_str, pos_sensitive=true)df
输出如下：
省 市 区 地址 adcode 省_pos 市_pos 区_pos0 上海市 上海市 徐汇区 虹漕路461号58号楼5楼 310104 -1 -1 01 福建省 泉州市 洛江区 万安塘西工业区 350504 -1 0 32 北京市 市辖区 朝阳区 北苑华贸城 110105 -1 -1 0
从大段文本中提取多个地址（0.5.5版本新功能）：
import cpcadf = cpca.transform_text_with_addrs(分店位于徐汇区虹漕路461号58号楼5楼和泉州市洛江区万安塘西工业区以及南京鼓楼区)df
结果为（注意 transform_text_with_addrs 获得的数据，“地址”列都是空的）：
省 市 区 地址 adcode0 上海市 市辖区 徐汇区 3101041 福建省 泉州市 洛江区 3505042 江苏省 南京市 鼓楼区 320106
transform_text_with_addrs 还支持和 transform 类似的 index, pos_sensitive 以及 umap 参数
绘图： 模块中还自带一些简单绘图工具，可以在地图上将上面输出的数据以热力图的形式画出来.
这个工具依赖folium，为了减小本模块的体积，所以并不会预装这个依赖，在使用之前请使用pip install folium .
代码如下：
import cpcafrom cpca import drawerdf = cpca.transform_text_with_addrs(分店位于徐汇区虹漕路461号58号楼5楼和泉州市洛江区万安塘西工业区以及南京鼓楼区)drawer.draw_locations(df[cpca._adcode], df.html)
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举个例子：
[徐汇区虹漕路461号58号楼5楼, 泉州市洛江区万安塘西工业区] ↓ 转换|省 |市 |区 |地址 ||上海市|上海市|徐汇区|虹漕路461号58号楼5楼 ||福建省|泉州市|洛江区|万安塘西工业区 |
注：“地址”列代表去除了省市区之后的具体地址
也可以将大段文本中所有提到的地址提取出来，并且自动将相邻的存在所属关系的地址归并到一条记录中（0.5.5版本新功能）：
分店位于徐汇区虹漕路461号58号楼5楼和泉州市洛江区万安塘西工业区以及南京鼓楼区 ↓ 转换|省 |市 |区 ||上海市|上海市|徐汇区||福建省|泉州市|洛江区||江苏省|南京市|鼓楼区|
代码目前仅仅支持python3
pip install cpca
注:cpca是chinese province city area的缩写
如果觉得本模块对你有用的话，施舍个star，谢谢。
常见安装问题：
在 windows 上可能会出现类似如下问题
building wheel for pyahocorasick (setup.py) ... error
先去下载 microsoft visual c++ build tools， 安装完成后，再重新使用 pip install cpca 安装，即可解决问题
开始使用 本模块中最主要的方法是cpca.transform，该方法可以输入任意的可迭代类型（如list，pandas的series类型等），然后将其转换为一个dataframe，下面演示一个最为简单的使用方法：
location_str = [徐汇区虹漕路461号58号楼5楼, 泉州市洛江区万安塘西工业区, 北京朝阳区北苑华贸城]import cpcadf = cpca.transform(location_str)df
输出的结果为(adcode为官方地址编码)：
省 市 区 地址 adcode0 上海市 上海市 徐汇区 虹漕路461号58号楼5楼 3101041 福建省 泉州市 洛江区 万安塘西工业区 3505042 北京市 市辖区 朝阳区 北苑华贸城 110105
如果你想获知程序是从字符串的那个位置提取出省市区名的，可以添加一个pos_sensitive=true参数：
location_str = [徐汇区虹漕路461号58号楼5楼, 泉州市洛江区万安塘西工业区, 北京朝阳区北苑华贸城]import cpcadf = cpca.transform(location_str, pos_sensitive=true)df
输出如下：
省 市 区 地址 adcode 省_pos 市_pos 区_pos0 上海市 上海市 徐汇区 虹漕路461号58号楼5楼 310104 -1 -1 01 福建省 泉州市 洛江区 万安塘西工业区 350504 -1 0 32 北京市 市辖区 朝阳区 北苑华贸城 110105 -1 -1 0
从大段文本中提取多个地址（0.5.5版本新功能）：
import cpcadf = cpca.transform_text_with_addrs(分店位于徐汇区虹漕路461号58号楼5楼和泉州市洛江区万安塘西工业区以及南京鼓楼区)df
结果为（注意 transform_text_with_addrs 获得的数据，“地址”列都是空的）：
省 市 区 地址 adcode0 上海市 市辖区 徐汇区 3101041 福建省 泉州市 洛江区 3505042 江苏省 南京市 鼓楼区 320106
transform_text_with_addrs 还支持和 transform 类似的 index, pos_sensitive 以及 umap 参数
绘图： 模块中还自带一些简单绘图工具，可以在地图上将上面输出的数据以热力图的形式画出来.
这个工具依赖folium，为了减小本模块的体积，所以并不会预装这个依赖，在使用之前请使用pip install folium .
代码如下：
import cpcafrom cpca import drawerdf = cpca.transform_text_with_addrs(分店位于徐汇区虹漕路461号58号楼5楼和泉州市洛江区万安塘西工业区以及南京鼓楼区)drawer.draw_locations(df[cpca._adcode], df.html)
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