前情提要：由于有同事用了cpca这个库，所以去看了一下，然后提了一些PR，不过里面的数据有点旧，希望哪天可以参考https://github.com/mumuy/data_location做一下数据升级。不过创作不容易，还是给他打个call.

chinese_province_city_area_mapper

chinese_province_city_area_mapper：一个用于识别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 |

chinese_province_city_area_mapper: built to be recognize Chinese province,city and area in simplified Chinese string, it can automaticall map area to city
and map city to province.

for example::

["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"]
        ↓ transform

|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 |

完整文档见该模块的Github，
GitHub: https://github.com/DQinYuan/chinese_province_city_area_mapper <https://github.com/DQinYuan/chinese_province_city_area_mapper>_

安装说明

代码目前仅仅支持python3
pip install cpca

Get Started

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", "北京朝阳区北苑华贸城"]
import cpca
df = cpca.transform(location_str)
df

输出的结果为::

省     市    区          地址              adcode
0 上海市 上海市  徐汇区     虹漕路461号58号楼5楼  310104
1 福建省 泉州市  洛江区     万安塘西工业区        350504
2 北京市 市辖区  朝阳区     北苑华贸城           110105

如果还想知道更多的细节，请访问该
模块的github地址 https://github.com/DQinYuan/chinese_province_city_area_mapper <https://github.com/DQinYuan/chinese_province_city_area_mapper>_，
在那里我写了更多的细节% (chinese_province_city_area_mapper) github/chinese_province_city_area_mapper [master●] » cl
(chinese_province_city_area_mapper) github/chinese_province_city_area_mapper [master●] » cat README.rst
chinese_province_city_area_mapper

chinese_province_city_area_mapper：一个用于识别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 |

chinese_province_city_area_mapper: built to be recognize Chinese province,city and area in simplified Chinese string, it can automaticall map area to city
and map city to province.

for example::

["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"]
        ↓ transform

|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 |

完整文档见该模块的Github，
GitHub: https://github.com/DQinYuan/chinese_province_city_area_mapper <https://github.com/DQinYuan/chinese_province_city_area_mapper>_

安装说明

代码目前仅仅支持python3
pip install cpca

Get Started

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", "北京朝阳区北苑华贸城"]
import cpca
df = cpca.transform(location_str)
df

输出的结果为::

省     市    区          地址              adcode
0 上海市 上海市  徐汇区     虹漕路461号58号楼5楼  310104
1 福建省 泉州市  洛江区     万安塘西工业区        350504
2 北京市 市辖区  朝阳区     北苑华贸城           110105

如果还想知道更多的细节，请访问该
模块的github地址 https://github.com/DQinYuan/chinese_province_city_area_mapper <https://github.com/DQinYuan/chinese_province_city_area_mapper>_，
在那里有更多的细节