库与接口使用

以下是使用 Pandas 来完成解析 CSV 文件、提取符合条件的数据并生成新的文件的清晰代码示例：

示例代码

import pandas as pd  # 步骤 1: 导入 pandas 库

# 假设输入文件为 file.csv，读取 CSV 文件到 DataFrame (步骤 2)
input_file = 'file.csv'
df = pd.read_csv(input_file)

# 假设我们筛选的条件是列名 'column' 的值大于某个数值，比如 10 (步骤 3)
column_name = 'column'  # 替换为你的实际列名
value_threshold = 10
filtered_df = df[df[column_name] > value_threshold]

# 将筛选后的结果导出到新的 CSV 文件 output.csv (步骤 4)
output_file = 'output.csv'
filtered_df.to_csv(output_file, index=False)

print(f"处理完成！符合条件的数据已保存至 {output_file}")

示例解释

1. 导入 pandas 库:

   • 使用 import pandas as pd 引入 pandas，方便在代码中使用 pd这一简短的名称。

2. 读取 CSV 文件:

   • 使用 pd.read_csv(input_file) 将名为 file.csv 的文件加载到一个名为 df 的 DataFrame 变量中。
   • 注意：确保 file.csv 文件已放在脚本执行的当前目录中。

3. 提取符合条件的数据:

   • 通过布尔索引 df[df['column'] > value] 筛选数据。其中 'column' 是 CSV 文件的列名，value 是筛选条件的数值。
   • 筛选结果会生成一个新的 DataFrame，即 filtered_df。

4. 保存筛选后的结果到新文件:

   • 调用 filtered_df.to_csv(output_file, index=False)，将结果写入名为 output.csv 的文件中。
   • 参数 index=False 指定写入时不保存行号索引。

示例输入文件内容 (file.csv)

假设 file.csv 的内容如下：

id,column,name
1,15,John
2,8,Alice
3,25,Bob
4,6,Emily

执行代码后的输出文件内容 (output.csv)

运行上述代码后，生成的 output.csv 文件内容为：

id,column,name
1,15,John
3,25,Bob

注意事项

1. 确保 file.csv 在当前目录，并且其格式是合法的 CSV 文件。
2. 筛选条件中的列名（例如 'column'）必须与 CSV 文件中的真实列名一致。
3. 如果条件需要调整，比如筛选其他列或检查多个条件，可以根据需求修改代码。例如：

   filtered_df = df[(df['column'] > 10) & (df['name'] == 'John')]
   

   上述代码表示选择符合“column > 10 且 列 name 等于 'John'”条件的数据。

有其他问题欢迎继续咨询！

好的！以下是使用 Python 调用 Google Maps API 来计算两个地点之间距离的详细步骤和完成代码示例。

前置条件

在开始之前，请确保您已经获取了有效的 Google Maps API 密钥，并为您的项目启用了 Distance Matrix API。

步骤 1: 安装并导入 googlemaps 包

首先，您需要通过 pip 安装 googlemaps 包（如果尚未安装）。这是与 Google Maps API 交互的库。

pip install -U googlemaps

接着，在代码中导入 googlemaps 包。

步骤 2: 使用 googlemaps.Client 创建客户端并添加 API 密钥

使用您的 API 密钥创建 googlemaps.Client 客户端。

步骤 3: 调用 client.distance_matrix 计算距离

通过 distance_matrix 方法来计算两个地点之间的距离。

步骤 4: 解析返回的 JSON 结果并提取距离信息

返回的数据是一个包含距离信息的 JSON 格式数据。我们需要提取其中的 distance 和 duration（时间）等关键字段。

示例代码

以下是完成上述步骤的完整代码示例：

# 1. 安装并导入 googlemaps 包
import googlemaps

# 2. 使用 googlemaps.Client 创建客户端并添加 API 密钥
API_KEY = "YOUR_GOOGLE_MAPS_API_KEY"  # 替换为您自己的 Google Maps API 密钥
gmaps = googlemaps.Client(key=API_KEY)

# 3. 调用 client.distance_matrix 计算距离
# 定义出发地和目的地（可以使用地址字符串或地理坐标 "latitude,longitude"）
origins = "New York, NY"  # 出发地
destinations = "Los Angeles, CA"  # 目的地

# 使用 Distance Matrix API 请求距离数据
response = gmaps.distance_matrix(origins, destinations, mode="driving")  # mode 可以改为 "walking", "bicycling", 或 "transit"

# 4. 解析返回的 JSON 结果并提取距离信息
# Json 结果结构参考：https://developers.google.com/maps/documentation/distance-matrix/start
if response["status"] == "OK":
    rows = response["rows"][0]["elements"][0]  # 提取第一行第一列的结果
    if rows["status"] == "OK":
        # 距离信息
        distance_text = rows["distance"]["text"]  # 例如：'2,791 mi'
        distance_value = rows["distance"]["value"]  # 米为单位的距离 例如：4499792
        # 花费时间信息
        duration_text = rows["duration"]["text"]  # 例如：'41 hours'
        duration_value = rows["duration"]["value"]  # 秒为单位的时间 例如：147734
        # 打印结果
        print(f"Distance: {distance_text} ({distance_value} meters)")
        print(f"Duration: {duration_text} ({duration_value} seconds)")
    else:
        print(f"Error in rows: {rows['status']}")
else:
    print(f"Error in response: {response['status']}")

关键点说明

1. API 密钥管理: 确保 API 密钥的权限已经正确开通（包括 Distance Matrix API）。

2. mode 参数说明:

   • "driving": 驾车模式（默认）
   • "walking": 步行模式
   • "bicycling": 骑行模式
   • "transit": 公交模式

3. 返回数据结构:

   • distance: 包含 text（人类可读的字符串）和 value（实际值，单位为米）。
   • duration: 包含 text（人类可读的字符串）和 value（实际值，单位为秒）。

4. 其他参数: 可以添加更多参数，例如 departure_time（出发时间），traffic_model（交通模式），等来优化结果。

示例结果

运行代码后，您将看到类似以下的结果输出：

Distance: 2,791 mi (4499792 meters)
Duration: 41 hours (147734 seconds)

希望这个示例能帮助您顺利完成使用 Google Maps API 计算两个地点之间距离的任务！