Pandas에 잘 맞춰진 반복문용 명령 iterrows()
- Pandas 데이터 프레임은 대부분 2차원
- 이럴 때 for문을 사용하면, n번째라는 지정을 반복해서 가독률이 떨어짐
- Pandas 데이터 프레임으로 반복문을 만들때 itterows() 옵션을 사용하면 편함
- 받을 때, 인덱스와 내용으로 나누어 받는 것만 주의
6. Google Maps를 이용한 데이터 정리
import googlemaps
gmaps_key = "A-----------------------------------------o"
gmaps = googlemaps.Client(key=gmaps_key)
gmaps.geocode("서울영등포경찰서", language="ko") # 단순 테스트 코드
[{'address_components': [{'long_name': '608',
'short_name': '608',
'types': ['premise']},
{'long_name': '국회대로',
'short_name': '국회대로',
'types': ['political', 'sublocality', 'sublocality_level_4']},
{'long_name': '영등포구',
'short_name': '영등포구',
'types': ['political', 'sublocality', 'sublocality_level_1']},
{'long_name': '서울특별시',
'short_name': '서울특별시',
'types': ['administrative_area_level_1', 'political']},
{'long_name': '대한민국',
'short_name': 'KR',
'types': ['country', 'political']},
{'long_name': '150-043',
'short_name': '150-043',
'types': ['postal_code']}],
'formatted_address': '대한민국 서울특별시 영등포구 국회대로 608',
'geometry': {'location': {'lat': 37.5260441, 'lng': 126.9008091},
'location_type': 'ROOFTOP',
'viewport': {'northeast': {'lat': 37.5273930802915,
'lng': 126.9021580802915},
'southwest': {'lat': 37.5246951197085, 'lng': 126.8994601197085}}},
'partial_match': True,
'place_id': 'ChIJ1TimJLaffDURptXOs0Tj6sY',
'plus_code': {'compound_code': 'GWG2+C8 대한민국 서울특별시',
'global_code': '8Q98GWG2+C8'},
'types': ['establishment', 'point_of_interest', 'police']}]
출력
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