我读过Batch Geocoding with googleway R
我试图使用googleway对一些地址进行地理编码。我想要返回地理编码，地址和县。
使用上面链接的答案我创建了以下功能。
geocodes<-lapply(seq_along(res),function(x) {
coordinates<-res[[x]]$results$geometry$location
df<-as.data.frame(unlist(res[[x]]$results$address_components))
address<-paste(df[1,],df[2,],sep = " ")
city<-paste0(df[3,])
county<-paste0(df[4,])
state<-paste0(df[5,])
zip<-paste0(df[7,])
coordinates<-cbind(coordinates,address,city,county,state,zip)
coordinates<-as.data.frame(coordinates)
})
然后把它放回原处......
library(data.table)
done<-rbindlist(geocodes))
问题是让地址和县从“res”列表中退出。上面链接的答案从发送到谷歌的数据框中提取地址，并假设列表的顺序正确，谷歌没有多个匹配结果（在我的列表中似乎有一对）。点是，从一个文件中获取地址，而另一个文件的坐标看起来相当鲁莽，因为无论如何我需要该县，我需要一种方法将它从谷歌的结果列表中保存在'res'中。
问题是某些地址比其他地址有更多的“类型”，这意味着按行进行引用，因为我上面做的不起作用。
我还尝试在函数中包含rbindlist，将子列表转换为数据表，然后拉出字段，但不能让它工作。这种方法的问题是实际地址在向量中，但我将用于过滤或选择的“类型”字段位于子列表中。
我可以描述它的最佳方式是这样 - 列表< - c（长地址），c（短地址），类型（LIST（街道号，路线，县等））
显然，我是初学者。我知道有一种更简单的方法，但我只是真的在与列表挣扎，R似乎广泛使用它们。
编辑：我绝对认识到我不能整个列表。我需要将特定元素拉出来并仅绑定那些元素。在我看来，问题的很大一部分是我没有很好的处理索引和操作列表。
以下是一些可以尝试的地址 - “301 Adams St，Friendship，WI 53934，USA”有一个7X3“地址组件”和相应的“类型”列表7.比较“222 S Walnut St，Appleton，WI 45911，USA “其地址组件为9X3，”类型“列表为9.类型列表需要连接回地址组件矩阵，因为类型列表标识了地址组件矩阵的每一行包含的内容。
然后由不完美的匹配引入更多复杂性。尝试“211 Grand Avenue，Rothschild，WI，54474”，你会得到2个名单，一个是东部大街，另一个是西部大街。谷歌似乎更喜欢东方，因为这是“格式化地址”中出现的内容。我真的不在乎使用哪个，因为这两个县都是一样的。有趣地，“位置”包含2组地理编码，可能是指两个匹配。我认为这种复杂性可以忽略，因为由两个坐标组成的位置仍然存储为“双”（不是列表！），因此它应该与其他地址的坐标堆叠。
编辑：这应该真的有效，但我在函数的do.call（rbind，types）行中出错。
geocodes<-lapply(seq_along(res),function(x) {
coordinates<-res[[x]]$results$geometry$location
types<-res[[x]]$results$address_components[[1]]$types
types<-do.call(rbind,types)
types<-types[,1]
address<-as.data.frame(res[[x]]$results$address_components[[1]]$long_name,strings.As.Factors=FALSE)
names(address)[1]<-"V2"
address<-cbind(address,types)
address<-tidyr::spread(address,types,V2)
address<-cbind(address,coordinates)
})
R表示“类型”对象不是列表，因此无法对其进行处理。我尝试将其强制转移到列表但仍然得到错误。我使用下面的配对向下功能检查，发现＃294为空。这会停止功能。我得到“超过查询限制”作为错误，但我没有超过查询限制。
geocodes<-lapply(seq_along(res),function(x) {
types<-res[[x]]$results$address_components[[1]]$types
print(typeof(types))
})
这是我使用tidyverse函数的解决方案。这将获取地理编码以及格式化的地址（如果需要）（结果的其他组件也可以返回，它们只需要添加到返回的map函数的最后一行中的表中。
suppressPackageStartupMessages(require(tidyverse))
suppressPackageStartupMessages(require(googleway))
set_key("your key here")
df <- tibble(full_address = c("2379 ADDISON BLVD HIGH POINT 27262",
"1751 W LEXINGTON AVE HIGH POINT 27262", "dljknbkjs"))
df %>%
mutate(geocode_result = map(full_address, function(full_address) {
res <- google_geocode(full_address)
if(res$status == "OK") {
geo <- geocode_coordinates(res) %>% as_tibble()
formatted_address <- geocode_address(res)
geocode <- bind_cols(geo, formatted_address = formatted_address)
}
else geocode <- tibble(lat = NA, lng = NA, formatted_address = NA)
return(geocode)
})) %>%
unnest()
#> # A tibble: 3 x 4
#> full_address lat lng formatted_address
#> <chr> <dbl> <dbl> <chr>
#> 1 2379 ADDISON BLVD HIGH POI… 36.0 -80.0 2379 Addison Blvd, High Point, N…
#> 2 1751 W LEXINGTON AVE HIGH … 36.0 -80.1 1751 W Lexington Ave, High Point…
#> 3 dljknbkjs NA NA <NA>
由reprex package创建于2019-04-14（v0.2.1）
好的，我会自己回答。
从地址数据框开始。我称之为“地址”，数据帧中的单数列也称为“地址”（注意我将其大写）。
使用googleway获取地理编码数据。我使用apply来循环遍历地址数据帧中的行
library(googleway)
res<-apply(addresses,1,function (x){
google_geocode(address=x[['Address']], key='insert your google api key here - its free to get')
})
这是我编写的用于将嵌套列表放入数据帧的函数。
geocodes<-lapply(seq_along(res),function(x) {
coordinates<-res[[x]]$results$geometry$location
types<-res[[x]]$results$address_components[[1]]$types
types<-do.call(rbind,types)
types<-types[,1]
address<-as.data.frame(res[[x]]$results$address_components[[1]]$long_name,strings.As.Factors=FALSE)
names(address)[1]<-"V2"
address<-cbind(address,types)
address<-tidyr::spread(address,types,V2)
address<-cbind(address,coordinates)
})
library(data.table)
geocodes<-rbindlist(geocodes,fill=TRUE)
lapply沿着列表中的项循环，在函数中我创建坐标数据框并将地理编码放在那里。我还想要其他地址组件，特别是县，所以我还创建了“类型”数据框，用于标识地址中的项目。我用类型来处理地址项，然后使用tidyr包中的spread来将数据帧重新整形为宽格式，因此它只有1行宽。然后我从坐标数据帧中的lat和lb中进行cbind。
rbindlist将它们全部堆叠在一起。你可以使用do.call(rbind, geocodes)，但rbindlist更快。