Package: addana
addanaaddressFree software: MIT licenseDocumentation:https://advancehs.github.io/addana中文地址提取工具，支持中国三级区划地址（省、市、区）提取和级联映射，支持地址目的地热力图绘制。适配python2和python3。Feature地址提取["徐汇区虹漕路461号58号楼5楼", "福建泉州市洛江区万安塘西工业区"]
        ↓ 转换
|省    |市   |区    |地名                |
|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：“地名”列代表去除了省市区之后的具体地名数据集：中国行政区划地名数据源：爬取自国家统计局，中华人民共和国民政局全国行政区划查询平台数据文件存储在：addressparser2/resources/pca.csv，数据为2021年统计用区划代码和城乡划分代码（截止时间：2021-10-31，发布时间：2021-12-30）Demohttp://42.193.145.218/product/address_extraction/Installpip install addressparser2orgit clone https://github.com/advancehs/addressparser2.git
cd addressparser2
python3 setup.py installUsage省市区提取示例base_demo.pylocation_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"]importaddressparser2df=addressparser2.transform(location_str)print(df)output:省     市    区          地名
    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     北苑华贸城程序的此处输入location_str可以是任意的可迭代类型，如list，tuple，set，pandas的Series类型等;输出的df是一个Pandas的DataFrame类型变量，DataFrame可以非常轻易地转化为csv或者excel文件，Pandas的官方文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.20/dsintro.html#dataframe带位置索引的省市县提取示例pos_sensitive_demo.pylocation_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"]importaddressparser2df=addressparser2.transform(location_str,pos_sensitive=True)print(df)output:省    市    区        地名                  省_pos  市_pos 区_pos
0  上海市  上海市  徐汇区  虹漕路461号58号楼5楼   -1     -1      0
1  福建省  泉州市  洛江区  万安塘西工业区         -1      0      3
2  北京市  北京市  朝阳区  北苑华贸城             -1     -1      0切词模式的省市区提取默认采用全文匹配模式，不进行分词，直接全文匹配，这样速度慢，准确率高。示例enable_cut_demo.pylocation_str=["浙江省杭州市下城区青云街40号3楼"]importaddressparser2df=addressparser2.transform(location_str)print(df)output:省       市     区         地名
0  浙江省  杭州市  下城区     青云街40号3楼可以先通过jieba分词，之后做省市区提取及映射，所以我们引入了切词模式，速度很快，使用方法如下: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"]importaddressparser2df=addressparser2.transform(location_str,cut=True)print(df)output:省     市    区          地名
    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     北苑华贸城但可能会出错，如下所示，这种错误的结果是因为jieba本身就将词给分错了：location_str=["浙江省杭州市下城区青云街40号3楼"]importaddressparser2df=addressparser2.transform(location_str,cut=True)print(df)output:省    市      区    地名
0  浙江省  杭州市  城区  下城区青云街40号3楼默认情况下transform方法的cut参数为False，即采用全文匹配的方式，这种方式准确率高，但是速度可能会有慢一点；
如果追求速度而不追求准确率的话，建议将cut设为True，使用切词模式。地址经纬度、省市县级联关系查询示例find_place_demo.py## 查询经纬度信息fromaddressparser2importlatlnglatlng[('北京市','北京市','朝阳区')]#输出('39.95895316640668', '116.52169489108084')## 查询含有"鼓楼区"的全部地址fromaddressparser2importarea_maparea_map.get_relational_addrs('鼓楼区')#[('江苏省', '南京市', '鼓楼区'), ('江苏省', '徐州市', '鼓楼区'), ('福建省', '福州市', '鼓楼区'), ('河南省', '开封市', '鼓楼区')]#### 注: city_map可以用来查询含有某个市的全部地址, province_map可以用来查询含有某个省的全部地址## 查询含有"江苏省", "鼓楼区"的全部地址fromaddressparser2importprovince_area_mapprovince_area_map.get_relational_addrs(('江苏省','鼓楼区'))# [('江苏省', '南京市', '鼓楼区'), ('江苏省', '徐州市', '鼓楼区')]绘制echarts热力图使用echarts的热力图绘图函数之前需要先用如下命令安装它的依赖（为了减少本模块的体积，所以这些依赖不会被自动安装）：pip install pyecharts==0.5.11
pip install echarts-countries-pypkg
pip install pyecharts-snapshot使用本仓库提供的一万多条地址数据tests/addr.csv测试。示例draw_demo.py#读取数据importpandasaspdorigin=pd.read_csv("tests/addr.csv")#转换importaddressparser2addr_df=addressparser2.transform(origin["原始地址"])#输出processed=pd.concat([origin,addr_df],axis=1)processed.to_csv("processed.csv",index=False,encoding="utf-8")fromaddressparser2importdrawerdrawer.echarts_draw(processed,"echarts.html")output:1) processed.csv：1万多地址的省市县提取结果
2）echarts.html：echarts热力图浏览器打开echarts.html后：绘制分类信息图样本分类绘制函数，通过额外传入一个样本的分类信息，能够在地图上以不同的颜色画出属于不同分类的样本散点图，以下代码以“省”作为类别信息绘制分类散点图（可以看到，属于不同省的样本被以不同的颜色标记了出来，这里以“省”作为分类标准只是举个例子，实际应用中可以选取更加有实际意义的分类指标）：示例draw_demo.py，接上面示例代码：fromaddressparser2importdrawerdrawer.echarts_cate_draw(processed,processed["省"],"echarts_cate.html")浏览器打开输出的echarts_cate.html后：Command line usage命令行模式支持批量提取地址的省市区信息：示例cmd_demo.pypython3 -m addressparser2 address_input.csv -o out.csv

usage: python3 -m addressparser2 [-h] -o OUTPUT [-c] input
@description:

positional arguments:
  input                 the input file path, file encode need utf-8.

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -o OUTPUT, --output OUTPUT
                        the output file path.
  -c, --cut             use cut mode.输入文件：address_input.csv；输出文件：out.csv，省市县地址以\t间隔，-c表示使用切词Todobug修复，吉林省、广西省部分地址和上海浦东新区等三级区划地址匹配错误增加定期从民政局官网，统计局官网爬取最新省市县镇村划分的功能，延后，原因是2018年后官网未更新解决路名被误识别为省市名的问题，eg"天津空港经济区环河北路80号空港商务园"添加省市区提取后的级联校验逻辑大批量地址数据，准召率效果评估补充香港、澳门、台湾三级区划地址信息License授权协议为The Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加addressparser2的链接和授权协议。Contribute项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：在tests添加相应的单元测试使用python -m pytest来运行所有单元测试，确保所有单测都是通过的之后即可提交PR。Referencechinese_province_city_area_mapperaddressparser