address
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。
["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）
http://42.193.145.218/product/address_extraction/
pip install addressparser2
or
git clone https://github.com/advancehs/addressparser2.git
cd addressparser2
python3 setup.py install
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 addressparser2
df = 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
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 addressparser2
df = 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
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。
location_str = ["浙江省杭州市下城区青云街40号3楼"]
import addressparser2
df = 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"]
import addressparser2
df = 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"]
import addressparser2
df = 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。
## 查询经纬度信息
from addressparser2 import latlng
latlng[('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
from addressparser2 import area_map
area_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
from addressparser2 import province_area_map
province_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')]
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。
#读取数据
import pandas as pd
origin = pd.read_csv("tests/addr.csv")
#转换
import addressparser2
addr_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")
from addressparser2 import drawer
drawer.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：
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：
from addressparser2 import drawer
drawer.echarts_cate_draw(processed, processed["省"], "echarts_cate.html")
浏览器打开输出的echarts_cate.html后：
支持批量提取地址的省市区信息：
python3 -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
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。
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：
tests添加相应的单元测试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。
FAQs
address
We found that addana demonstrated a healthy version release cadence and project activity because the last version was released less than a year ago. It has 1 open source maintainer collaborating on the project.
Did you know?
Socket for GitHub automatically highlights issues in each pull request and monitors the health of all your open source dependencies. Discover the contents of your packages and block harmful activity before you install or update your dependencies.
Research
Security News
Malicious Go packages are impersonating popular libraries to install hidden loader malware on Linux and macOS, targeting developers with obfuscated payloads.
Security News
Bybit's $1.46B hack by North Korea's Lazarus Group pushes 2025 crypto losses to $1.6B in just two months, already surpassing all of 2024's $1.49B total.
Security News
OpenSSF has published OSPS Baseline, an initiative designed to establish a minimum set of security-related best practices for open source software projects.