<jupyter_start><jupyter_text>Get Google Maps API keyhttps://developers.google.com/maps/documentation/javascript/get-api-keyhttps://console.cloud.google.com/marketplace/details/google/geocoding-backend.googleapis.com?id=42fea2de-420b-4bd7-bd89-225be3b8b7b0&project=altelium&folder&organizationId<jupyter_code>from pygeocoder import Geocoder
apik='' #illeszd be a sajatod
results = Geocoder(apik).geocode("CSikszeredai Vallalkozok Egyesulete")
print(results[0].coordinates)
import json
ertekek=json.loads(open('ertekek.json','r').read())
orszag_koordinatak={}
for ertek in ertekek[:]:
    orszag=ertek['angol']
    try:
        results = Geocoder(apik).geocode(orszag)
        orszag_koordinatak[orszag]={'lon':results[0].coordinates[0],'lat':results[0].coordinates[1]}
        print(orszag,'OK...')
    except:
        print(orszag,'Nem mukodik...')
import pandas as pd
koord_df=pd.DataFrame(orszag_koordinatak).T
ertekek_df=pd.DataFrame(ertekek,index=range(len(ertekek))).set_index('angol')
uj_ertekek=list(ertekek_df.join(koord_df).reset_index().T.to_dict().values())
open('uj_ertekek.json','w').write(json.dumps(uj_ertekek))
results = Geocoder(apik).geocode('<NAME>')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>A válaszban az összes Google Maps cím-tulajdonság benne van.https://developers.google.com/maps/documentation/geocoding/start?csw=1Types<jupyter_code>results[0].country
results[0].city
results[0].county
results[0].postal_code
results[0].formatted_address<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Fordított geokódolás<jupyter_code>results = Geocoder(apik).reverse_geocode(46.360858, 25.805735)
print(results[0])<jupyter_output>Strada Petőfi Sándor 6, Miercurea Ciuc 530003, Romania<jupyter_text>Alkalmazás<jupyter_code>df=pd.read_excel('df5.xlsx')
results = Geocoder(apik).geocode('Hungary')
print(results[0].coordinates)<jupyter_output>(47.162494, 19.5033041)<jupyter_text>Geokódólás és hibakezelés<jupyter_code>koordinatak=[]
for orszag in list(df['Destinatie_tara2']):
    try:
        koord=Geocoder(apik).geocode(orszag)[0].coordinates
        koordinatak.append(koord)
        print(orszag,'geokódolva')
    except:
        print(orszag,'hiba')
        if orszag=='Cseh':
            koord=Geocoder(apik).geocode('Czech Republic')[0].coordinates
            koordinatak.append(koord)
            print(orszag,'geokódolva másodszorra')
df['koord']=koordinatak<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Két új oszlopot készítünk a koordinátákból, mert külön kell választani a hosszúságot és a szélességet. Itt három `String` függvényt alkalmazunk az `str` előtaggal. Ugyanakkor először `str` típusba konvertáljuk azt a Dataframe oszlpot, amelyre szükségünk van, a végén pedig a szélességeket és hosszúságokat vissza számmá, azaz `float` típusba.<jupyter_code>df['lat']=df['koord'].astype(str).str.split(',').str[0].str.replace('(','').astype(float)
df['lon']=df['koord'].astype(str).str.split(',').str[1].str.replace(')','').astype(float)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Kimentjük a viz-t Flourishba<jupyter_code>df.to_excel('koordinatak.xlsx')<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.1485659039639059, 'fraction_numerical': 0.024492426683854335, 'mean_word_length': 7.211640211640212, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 28, '<?xml version=': 0, '>': 28, 'https://': 3, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '7', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '73387', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1321, 'n_tokens_neox': 1282, 'n_words': 142, 'path': 'csve/jupyter/3_geokodolas.ipynb', 'repo_name': 'denesdata/course', 'size': '3118'}