使用涉及函数的Python将DataFrame填充到for循环中

Question

我想从Mapzen检索地理数据（长/纬度）以获取德国的地址。 Mapzen提供了一个要求输入密钥的API。 每个请求都返回一个Json。

以下代码返回一个地址的长/低和地址名称：

import pandas as pd
import request

BASE_URL = 'https://search.mapzen.com/v1/search'
txt = 'Stübekamp 33, Hamburg, Germany'
resp = requests.get(BASE_URL, params = {'api_key': "YourKey", 'size': 1, 'text': txt})
data = resp.json()
Full = pd.DataFrame(columns=["Long", "Lat", "Street"])
LongLat = data["bbox"][0:2]
Street = data["features"][0]["properties"]["label"]
Full.loc[1] = pd.Series({"Long": LongLat[1], "Lat": LongLat[0], "Street": Street})

我尝试替换txt参数以对其进行循环，但是只要我了解request.get方法无法被循环即可。 因此，我遵循了这种方法，并定义了一个我在for循环中使用的函数。

我想要for循环做的是将一行的字符串粘贴到函数中txt参数中的地址中。 这应该完成n次，而n是地址向量的长度。 检索到的信息（长/纬度/地址）应添加到AllAddresses数据帧的新行中。 因此，最后我有一个包含三个列（“ Long”，“ Lat”，“ Street”）的DataFrame，在这种情况下为三行。

def Getall(Input):
    resp = requests.get('https://search.mapzen.com/v1/search', params = {'api_key': "YourKey", 'size': 1, 'text': Input})
    data = resp.json()
    LongLat = data["bbox"][0:2]
    Street = data["features"][0]["properties"]["label"]
    Full = pd.DataFrame(columns=["Long", "Lat", "Street"])
    Full.loc[1] = pd.Series({"Long": LongLat[1], "Lat": LongLat[0], "Street": Street})

    return Full


addresses = pd.DataFrame(["Stübekamp 33, Hamburg, Germany", "Mesterfeld 28, Hamburg, Germany","Beutnerring 2, Hamburg, Germany"])


AllAddresses = []
for index, row  in addresses.iterrows(): 
    Input = row("0")
    data = Getall(Input)
    AllAddresses.append = data

但是，此代码返回错误：

TypeError: 'Series' object is not callable

我读到，繁琐的路要走，但我来自R，在这里感到有些迷茫。

Answer 1

没有明显的原因，Addresses是一个熊猫数据框。 然后，您需要对其进行迭代，如果您不需要熊猫数据框，那么通常这是一个坏主意。 然后，将“ row”作为一个序列，并像函数row（“ 0”）一样调用它。 由于它不是函数，因此会出现错误。 只需列出地址即可解决您的第一个问题。

然后，您当然会发现Full出现了问题，它也不必是数据帧。 您不能添加这样的行； 并且您正在为每一行返回一个数据框，这可能也不是您想要的。