首先，在网上拿到一份数据，省份和城市的对应表：
第一张图是省份以及对应的ID
第二张图是省份和城市，以及分别对应的ID
基本的思路是：实现一个字典，省份作为键，省份包含的城市作为值，举个例子：{“江苏省”：“南京市”，“苏州市”，··· “徐州市”}。
下面用代码实现：
1. 改变工作目录
1 importos2 importpandas as pd3 os.chdir(r'D:\inde\machineLearning\python\Province_city\xml')
2.1 导入省份数据(也就是图1)
with open('Provinces.txt','r',encoding='utf-8') as f:
file= f.read().strip().split('\n')
num=[]
province=[]for fi in file[2:36]:
str1= fi.split('"')
m= str1[1]
n= str1[3]
num.append(m)
province.append(n)
3.1 合并省份数据
province = pd.concat([pd.DataFrame(num),pd.DataFrame(province)],axis=1)
province.columns= ['id','province']
province.head(2)
2.2 导入省份和城市数据(图2)
p_id =[]
c_id=[]
c_name=[]
with open('Cities.txt','r',encoding='utf-8') as f:
file= f.read().strip().split('\n')for fi in file[2:347]:
str2= fi.split('"')
m= str2[1]
c= str2[3]
i= str2[5]
p_id.append(i)
c_id.append(m)
c_name.append(c)
3.2 合并城市和省份数据
city = pd.concat([pd.DataFrame(p_id),pd.DataFrame(c_id),pd.DataFrame(c_name)],axis=1)
city.columns= ['id','c_id','city']
city.head(2)
4. 将上面两份数据merge在一起
province_city=pd.merge(city,province,on='id',how='left')
得到的输出结果如下图：
5. 1 因为本人想要处理的数据里面没有“省”，“市”的后缀，所以把后缀去掉
def delete_postfix1(s,str,zizhi=None):if s[-1]==str:return s[0:-1]else:returns
province_city.city= province_city.city.apply(lambda s:delete_postfix1(s,'市'))
province_city.province= province_city.province.apply(lambda s:delete_postfix1(s,'省'))
province_city.province= province_city.province.apply(lambda s:delete_postfix1(s,'市'))
5.2 同样，把自治区的后缀去掉
defdelete_postfix2(s,str):if s[0]=='内':return s[0:3]elif s[-3:]==str:return s[0:2]else:returns
province_city.province= province_city.province.apply(lambda s:delete_postfix2(s,'自治区'))
province_city.province= province_city.province.apply(lambda s:delete_postfix1(s,'省'))
province_city.province= province_city.province.apply(lambda s:delete_postfix1(s,'市'))
6 保存数据
province_city.to_csv('province_city.csv',index=0)
7. 转为字典格式
dicts ={}for i inrange(len(province.province)):
k=province.province[i]
province.id[i]==province_city.id
v=list(province_city[province.id[i]==province_city.id].city)
dict={k:v}
dicts.update(dict)
8. 看一下初步的输出结果
到此为止，跟我们预想的完全一样
9. 接下来，我们把字典格式结果保存，方便以后
import pickle #导入pickle
pickle_file = open("dicts.pkl", "wb") #创建一个pickle文件，但是打开方式必须是wb，二进制格式
pickle.dump(dicts,pickle_file ) #数据导入文件
pickle_file.close()
pickle_file = open("dicts.pkl", "rb")
mylist2=load(pickle.file)
pickle_file.close()
10. 看一下输出结果
