一个用于提取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 |
注：“地址”列代表去除了省市区之后的具体地址
代码目前仅仅支持python3
pip install cpca
注:cpca是chinese province city area的缩写
常见安装错误：
有的朋友在我的博客中反映他们在使用的时候会报如下错误：
ModuleNotFoundError: No module named 'jieba'
可能是因为某种原因，依赖未能成功的安装上去，这个时候则需要手动使用pip install jieba命令进行安装。
如果觉得本模块对你有用的话，施舍个star，谢谢。
**三级行政区划分（爬取自中华人民共和国民政局全国行政区划查询平台）
数据文件在为cpca/resources/pca.csv，数据为2019年2月20日在官网上爬取的最新权威数据
分词模式：
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
注：程序输出的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，如果你对DataFrame不熟悉的话，可以参考Pandas的官方文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.20/dsintro.html#dataframe
，或者往下翻到"示例与测试用例"大标题，那里我也展示了DataFrame的拼接与转换成csv文件的操作。
如果你想获知程序是从字符串的那个位置提取出省市区名的，可以添加一个pos_sensitive=True参数：
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, pos_sensitive=True)
df输出如下：
省 市 区 地址 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
其中省_pos，市_pos和区_pos三列大于-1的部分就代表提取的位置。-1则表明这个字段是靠程序推断出来的，抑或没能提取出来。
默认情况下transform方法的cut参数为True，即采用分词匹配的方式，这种方式速度比较快，但是准确率可能会比较低，如果追求准确率而不追求速度的话，建议将cut设为False（全文模式），具体见下一小节。
尝试着对代码稍加修改（其实就是将transform方法的umap参数置为空字典）：
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, umap={})
df会发现输出变为：
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 朝阳区 北苑华贸城
发现这种情况的原因是**其实不止一个“朝阳区”，除了北京市有一个“朝阳区”外，长春市也有一个“朝阳区”，这样的话，程序就不知道该把“朝阳区”映射到哪个市。之所以前一段程序能够成功地将“朝阳区”映射成“北京市”，是因为当你不传umap参数的时候，会默认传一个笔者推荐的字典，其内容如下（在cpca.py中）：
myumap = {'南关区': '长春市',
'南山区': '深圳市',
'宝山区': '上海市',
'市辖区': '东莞市',
'普陀区': '上海市',
'朝阳区': '北京市',
'河东区': '天津市',
'白云区': '广州市',
'西湖区': '杭州市',
'铁西区': '沈阳市'}你会发现，其中指定了将"朝阳区"映射到北京市，因为笔者在测试数据中发现， 数据中的"朝阳区"基本上都是指北京市那个"朝阳区" （原因可能是北京市的"朝阳区"的经济以及知名度要远比长春市的那个"朝阳区"发达）。 当然，默认的这个umap并没有囊括**所有的重名区，必要的时候需要自己定义。
看看下面一个例子：
location_str = ["江苏省鼓楼区软件大道89号"]
import cpca
df = cpca.transform(location_str)
df输出结果为：
省 市 区 地址
0 江苏省 鼓楼区 软件大道89号
可以看到，市没有被成功提取出来，并且还会产生一个警告信息：
WARNING:root:鼓楼区 无法映射, 建议添加进umap中
如果想要关闭这个警告信息,可以在调用transform函数时将open_warning置位False
当程序发现重名区并且不知道将其映射到哪一个市时，会将其加入警告信息， 提示用户最好根据数据给它指定一个市进行映射。
这里无法提取的原因是江苏省南京市有一个鼓楼区，江苏省徐州市也有一个鼓楼区， 程序无法知道这个鼓楼区是南京市的还是徐州市的。
通过数据接口你可以发现这个事实：
import cpca
cpca.province_area_map.get_relational_addrs(('江苏省', '鼓楼区'))输出：
[('江苏省', '南京市', '鼓楼区'), ('江苏省', '徐州市', '鼓楼区')]如果你想要让“鼓楼区”只映射到南京市的话，在transform方法中加入umap参数指定
映射即可：
location_str = ["江苏省鼓楼区软件大道89号"]
import cpca
df = cpca.transform(location_str, umap={"鼓楼区":"南京市"})
df输出结果：
省 市 区 地址
0 江苏省 南京市 鼓楼区 软件大道89号`
再看下面一个例子：
location_str = ["福建省鼓楼区软件大道89号"]
import cpca
df = cpca.transform(location_str)
df输出结果为：
省 市 区 地址
0 福建省 福州市 鼓楼区 软件大道89号
这里就可以成功将“福州市”识别出来，因为在福建省，只有福州市有鼓楼区。
好在**只有在三级行政区存在重名问题，二级与一级行政区的名称都是唯一的。
有的时候为了方便concat，想要自定义输出表的index，可以选择使用transform函数的index参数(这个参数只要保证长度和data相同即可，可以是list或者pandas中相关的类型)，示例如下：
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 cpca
df = cpca.transform(location_str, index=["2018年","2017年","2016年"])
df输出结果：
省 市 区 地址
2018年 上海市 上海市 徐汇区 虹漕路461号58号楼5楼
2017年 福建省 泉州市 洛江区 万安塘西工业区
2016年 北京市 北京市 朝阳区 北苑华贸城
全文模式：
这个模式的出现是为解决issue #11 所提到的问题。
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
0 浙江省 杭州市 城区 下城区青云街40号3楼
这种诡异的结果是因为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结果如下：
省 市 区 地址
0 浙江省 杭州市 下城区 青云街40号3楼
这下就完全正确了，不过全文匹配模式会造成匹配效率低下， 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“**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输出结果和上面是一样的。
再举一个例子，这个例子经测试只有使用全文匹配才能匹配出地名，：
import cpca
cpca.transform(["11月15日早上9点到11月18日下班前王大猫。在观山湖区"], cut=False, pos_sensitive=True)输出为:
省 市 区 地址 省_pos 市_pos 区_pos
0 贵州省 贵阳市 观山湖区 11月15日早上9点到11月18日下班前王大猫。在观山湖区 -1 -1 25
绘图：
模块中还自带一些简单绘图工具，可以在地图上将上面输出的数据以热力图的形式画出来.
这个工具依赖folium，为了减小本模块的体积，所以并不会预装这个依赖，在使用之前请使用pip install folium .
代码如下：
from cpca import drawer
#df为上一段代码输出的df
drawer.draw_locations(df, "df.html")这一段代码运行结束后会在运行代码的当前目录下生成一个df.html文件，用浏览器打开即可看到 绘制好的地图（如果某条数据'省'，'市'或'区'字段有缺，则会忽略该条数据不进行绘制），速度会比较慢，需要耐心等待，绘制的图像如下：
还有更多的绘图工具请参考文档的大标题为“示例与测试用例”的部分。
到这里就你就已经知道了本模块的基本使用了，接下来我会阐明更多细节。
爬取的原始数据位于cpca/resources/pca.csv ，模块会在启动时读取该文件并将其中的 数据转换为需要的数据结构。
通过以下方法可以访问本模块内部的数据结构：
## 查询经纬度信息
from cpca 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 cpca 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 cpca 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')]为了保证匹配与映射的正确性，我做了很多细节上的处理，如果在使用本模块的过程中遇到困惑可以参考这里。
- 能够匹配到省或者市的缩写，比如将"北京市"缩写为"北京"，"江苏省"缩写为"江苏"，依旧能够匹配到并且能够自动补全为全称，示例代码如下：
#测试数据
location_strs = ["江苏省南京市鼓楼区256号", "江苏南京鼓楼区256号"]
import cpca
df = cpca.transform(location_strs)
df输出的结果为：
区 市 省 地址
0 鼓楼区 南京市 江苏省 256号
1 鼓楼区 南京市 江苏省 256号
我不仅做了这些缩写情况处理，还处理了诸如"**维吾尔族自治区"缩写为"**"，"西藏藏族自治区"缩写为"西藏"等情况，如下：
import cpca
location_str = ["**","广西","宁夏","西藏"]
df = cpca.transform(location_str)
df输出：
省 市 区 地址
0 **维吾尔自治区
1 广西壮族自治区
2 宁夏回族自治区
3 西藏自治区
具体的这些缩写的处理位于代码的cpca/__init__.py的78行到第96行
- 以先出现的地名为准
#测试数据
location_strs = ["江苏省南京市徐州市鼓楼区256号"]
import cpca
df = cpca.transform(location_strs)
df后出现的徐州市并没有被提取。
- 最后一列的地址字段，本质上是原字符串去除了开头的地名之后的字符串，如果字符串中间出现地名的话是不会被摘去的
再看之前的一个例子：
import cpca
cpca.transform(["11月15日早上9点到11月18日下班前王大猫。在观山湖区"], cut=False, pos_sensitive=True)输出为:
省 市 区 地址 省_pos 市_pos 区_pos
0 贵州省 贵阳市 观山湖区 11月15日早上9点到11月18日下班前王大猫。在观山湖区 -1 -1 25
可以看到整个省市区三级地址都是从"观山湖区"这几个字符提取出来，但是因为它在句尾，在"地址"列中 并没有将其摘去，如果在句中的话也同样不会摘去的。
- 本模块的映射功能仅限：如果区对应的市是唯一的话，能够由区映射到市；能够由市映射到省级；已知省和区，如果该区在省内是唯一的话，能够映射出市
本仓库放了一份大约一万多条地址描述信息tests/addr.csv ，用于测试模块，测试代码如下：
测试基本功能：
#读取数据
import pandas as pd
origin = pd.read_csv("tests/addr.csv")
#转换
import cpca
addr_df = cpca.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")注意以上代码运行结束后会打印一句warnning，这些warnning是因为程序无法确定某个区县属于哪个市（因为这些区县存在重名问题而且在umap中又没有指定它属于哪一个市）.
测试绘图函数1（绘制热力图）：
模块中绘制热力图的函数是基于folium编写的，为了减小模块体积，在安装模块时没有安装这些绘图库的依赖，如果需要使用这个函数的话，需要先使用pip install folium 安装folium
from cpca import drawer
#processed为上一段代码的processed
drawer.draw_locations(processed, "processed.html")用浏览器打开"processed.html"文件，发现绘制的局部图像如下（在国内folium的地图显示速度比较慢，所以需要耐心等待地图显示）：
（注意：本模块在绘图时，只绘制那些可以精确地匹配到省市区的地址，对于省市区有一个或多个字段缺失的则会直接忽略）
测试绘图函数2（绘制echarts热力图）:
因为在国内folium的地图显示速度太慢了，所以添加了echarts的热力图绘图函数.
在使用本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
pip install echarts-countries-pypkg
pip install pyecharts-snapshot
示例代码如下，仍然使用之前的测试数据生成的processed变量：
from cpca import drawer
drawer.echarts_draw(processed, "echarts.html")该接口的更多参数及其含义如下：
def echarts_draw(locations, file_path, title="地域分布图"
, subtitle="location distribute"):
"""
生成地域分布的echarts热力图的html文件.
:param locations: 样本的省市区, pandas的dataframe类型.
:param file_path: 生成的html文件路径.
:param title: 图表的标题
:param subtitle: 图表的子标题
"""然后会在当前目录下生成一个echarts.html文件，用浏览器打开后即可看到图像：
测试绘图函数3(绘制分类信息图)：
在使用本函数之前需要安装的依赖同上一个绘图函数，如果你是跳过了前面的直接读到这里的话，务必向上翻看一下。
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）：
from cpca import drawer
drawer.echarts_cate_draw(processed, processed["省"], "echarts_cate.html")然后会在当前目录下生成一个echarts_cate.html文件，用浏览器打开后即可看到图像：
该接口更多的参数及其含义如下：
def echarts_cate_draw(locations, labels, file_path, title="地域分布图", subtitle="location distribute",
point_size=7):
"""
依据分类生成地域分布的echarts散点图的html文件.
:param locations: 样本的省市区, pandas的dataframe类型.
:param labels: 长度必须和locations相等, 代表每个样本所属的分类.
:param file_path: 生成的html文件路径.
:param title: 图表的标题
:param subtitle: 图表的子标题
:param point_size: 每个散点的大小
"""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 setup.py test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
如果大家在使用过程中发现一些匹配错误的地址，欢迎提issue来帮助我收集这些错误用例和改善算法，毕竟笔者手头数据有限，难以考虑到所有边界情况
- 解决路名被误识别为省市名的问题
- 增加定期从民政局官网爬取最新省市区划分的功能