Обратный Geopy возвращает ключевые ошибки для «города», «района» и «района», несмотря на то, что они находятся в объекте ответа JSON

Я пытаюсь запустить очень простой обратный скрипт geopy, который принимает координату lat-long и возвращает, в частности, страну, штат и город. Все три из них легко извлекаются из объекта ответа JSON. Однако, когда я пытаюсь извлечь функцию «город», я получаю KeyError. Если я дважды проверю, есть ли «город» в объекте ответа, это определенно так (см. Ниже), так что же именно происходит? Я могу без проблем извлечь страну и штат, почему не город? Я также заметил, что это происходит для района и района.

Это мой код:

df = pd.read_csv('data.csv')
geolocator = Nominatim(user_agent='latlongconvert')
df['address'] = df['LastMatchingLatLong'].apply(geolocator.reverse)

df['country'] = df['address'].apply(lambda x: (x.raw['address']['country']))
df['state'] = df['address'].apply(lambda x: (x.raw['address']['state']))
df['city'] = df['address'].apply(lambda x: (x.raw['address']['city']))

Где последняя строка создает следующую ошибку: KeyError: 'city'

Когда я смотрю на конкретную строку, она явно содержит ключ города:

df['address'][0].raw['address']

Ouput:
{'tourism': 'Schwanentempel',
 'road': 'Auedamm',
 'suburb': 'Südstadt',
 'city': 'Kassel',
 'municipality': 'Niestetal',
 'state': 'Hessen',
 'postcode': '34121',
 'country': 'Deutschland',
 'country_code': 'de'}

Я даже могу использовать df['address'][0].raw['address']['city'], чтобы извлечь его для этой конкретной строки.

Отсутствует ли город для некоторых выходных данных? Это приведет к KeyError?

Paul Brennan 14.12.2020 20:53

Ах, это всегда что-то простое - я предполагал, что город возвращается для каждой строки, вместо того, чтобы проверять это напрямую. Спасибо, Пол, я постараюсь быть менее идиотом в будущем.

Viral Mistry 14.12.2020 21:13
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
2
525
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Для всех, у кого есть эта проблема, Geopy не всегда возвращает город, район, район и т. д., поэтому использование лямбда-функции без учета пропущенных значений даст вам ключевую ошибку.

Следующий код решил эту проблему для меня:

df['country'] = df['address'].apply(lambda x: (x.raw['address']['country']))
df['state'] = df['address'].apply(lambda x: (x.raw['address']['state']))
df['city'] = df['address'].apply(lambda x: (x.raw['address']['city'] if 'city' in x.raw['address'].keys() else None ))

Другие вопросы по теме