用Python讲述：地理“经纬度”数据的4种转换方法！

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作者丨黄伟呢

来源丨数据分析与统计学之美

关于“度、分、秒”的印象，我还是停留在初、高中的印象，因为那个时候学习过他们之间的数学转换。今天突然被问及，因此我将其整理出来，供大家学习。

在数学中，表示角度的度、分、秒分别使用°、′、″等符号进行表示。度与分，分与秒之间一律采用六十进制，它们的换算关系如下：

1°=60′ 1°=3600″ 1′=60″

接下来，我们利用群友提供的数据，来完成“度、分、秒”数据转“度”的操作，数据截图如下。

拿到这个需求，我随手就写出来了2种解决办法。但是最终在群友小小明（人称“明佬”）的修改和完善下，最后提供了四种解决办法。

① 方法一：series的apply()函数

import re
import pandas as pddf = pd.read_csv("t.txt", index_col=0)
df.columns = ["经纬度数据"]
def func(s):arr = re.findall("\d+", s)return int(arr[0])+int(arr[1])/60+int(arr[2])/3600df["final"] = df["经纬度数据"].apply(func)
df

② 方法二：series中str属性的split()方法

import re
import pandas as pddf = pd.read_csv("t.txt", index_col=0)
df.columns = ["经纬度数据"]
tmp = df["经纬度数据"].str.split("°|′|″", expand=True).values[:, :3].astype(int)
df["final"] = tmp[:, 0] + tmp[:, 1]/60 + tmp[:, 2]/3600
df

③ 方法三：series中str属性的extract()方法

import re
import pandas as pddf = pd.read_csv("t.txt", index_col=0)
df.columns = ["经纬度数据"]
tmp = df["经纬度数据"].str.extract("(\d+)°(\d+)′(\d+)″").values.astype(int)
df["final"] = tmp[:, 0] + tmp[:, 1]/60 + tmp[:, 2]/3600
df

④ 方法四：series中str属性的extractall()方法

import re
import pandas as pddf = pd.read_csv("t.txt", index_col=0)
df.columns = ["经纬度数据"]
tmp = df["经纬度数据"].str.extractall("(\d+)").unstack().values.astype(int)
df["final"] = tmp[:, 0] + tmp[:, 1]/60 + tmp[:, 2]/3600
df

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