cpca 0.4.1

chinese_province_city_area_mapper

chinese_province_city_area_mapper：一个用于识别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        |

chinese_province_city_area_mapper: built to be recognize Chinese province,city and area in simplified Chinese string, it can automaticall map area to city and map city to province.

for example:

 ["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"]
         ↓ transform
|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        |

完整文档见该模块的Github， GitHub: https://github.com/DQinYuan/chinese_province_city_area_mapper

安装说明

代码目前仅仅支持python3

pip install cpca

Get Started

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", "朝阳区北苑华贸城"]
import cpca
df = cpca.transform(location_str)
df

输出的结果为:

     省    市      区         地址
0  上海市  上海市  徐汇区   虹漕路461号58号楼5楼
1  福建省  泉州市  洛江区   万安塘西工业区
2  北京市  北京市  朝阳区   北苑华贸城

全文模式：

jieba分词并不能百分之百保证分词的正确性，在分词错误的情况下会造成奇怪的结果，比如下面:

location_str = ["浙江省杭州市下城区青云街40号3楼"]
import cpca
df = cpca.transform(location_str)
df

输出的结果为:

省      市     区    地址
浙江省  杭州市 城区   下青云街40号3楼

这种诡异的结果因为jieba本身就将词给分错了，所以我们引入了全文模式，不进行分词，直接全文匹配，使用方法如下:

location_str = ["浙江省杭州市下城区青云街40号3楼"]
import cpca
df = cpca.transform(location_str, cut=False)
df

输出结果:

  省    市      区        地址
浙江省  杭州市   下城区    青云街40号3楼

这些就完全正确了，不过全文匹配模式会造成效率低下，我默认会向前看8个字符(对应transform中的lookahead参数默认值为8)，这个是比较保守的，因为有的地名会比较长（比如“新疆维吾尔族自治区”），如果你的地址库中都是些短小的省市区名的话，可以选择将lookahead设置得小一点，比如:

location_str = ["浙江省杭州市下城区青云街40号3楼"]
import cpca
df = cpca.transform(location_str, cut=False, lookahead=3)
df

输出结果与上面一样。

如果还想知道更多的细节，请访问该 模块的github地址 https://github.com/DQinYuan/chinese_province_city_area_mapper， 在那里我写了更多的细节