TypeError：'Zipcode'对象不可订阅

Question

我正在使用Python3并且有一个看起来像的pandas df

    zip
0   07105
1   00000
2   07030
3   07032
4   07032

我想使用我正在使用的包uszipcode添加州和城市

import uszipcode
search = SearchEngine(simple_zipcode=False)
def zco(x):
    print(search.by_zipcode(x)['City'])

df['City'] = df[['zip']].fillna(0).astype(int).apply(zco)

但是，我收到以下错误

TypeError: 'Zipcode' object is not subscriptable

有人可以帮助解决错误吗？

Answer 1

调用search.by_zipcode(x)返回ZipCode() instance，而不是字典，因此将['City']应用于该对象失败。

相反，使用较短别名的.major_city属性，.city attribute;你想要返回该值，而不是打印它：

def zco(x):
    return search.by_zipcode(x).city

如果您要使用uszipcode项目将邮政编码映射到州和城市名称，则无需使用完整数据库（450MB下载）。通过省略simple_zipcode=False的SearchEngine()论证，坚持使用'简单'版本，只有9MB。

接下来，这真的很慢。 .apply()在引擎盖下使用一个简单的循环，对于每一行，.by_zipcode()方法将使用SQLAlchemy查询SQLite数据库，使用匹配行中的所有列创建单个结果对象，然后返回该对象，这样就可以获得单个来自他们的属性。

使用Pandas SQL methods直接查询数据库会好得多。 uszipcode包在这里仍然有用，因为它处理为你下载数据库并创建一个SQLAlchemy会话，SearchEngine.ses attribute让你直接访问它，但从那里我只是做：

from uszipcode import SearchEngine, SimpleZipcode

search = SearchEngine()
query = (
    search.ses.query(
        SimpleZipcode.zipcode.label('zip'),
        SimpleZipcode.major_city.label('city'),
        SimpleZipcode.state.label('state'),
    ).filter(
        SimpleZipcode.zipcode.in_(df['zip'].dropna().unique())
    )
).selectable
zipcode_df = pd.read_sql_query(query, search.ses.connection(), index_col='zip')

创建一个Pandas Dataframe，其中所有唯一的zipcode都映射到city和state列。你可以然后join your dataframe with the zipcode dataframe：

df = pd.merge(df, zipcode_df, how='left', left_on='zip', right_index=True)

这会将city和state列添加到原始数据框中。如果你需要引入更多的列，将它们添加到search.ses.query(...)部分，使用.label()在输出数据框中为它们提供合适的列名称（没有.label()，它们将以simple_zipcode_或zipcode_为前缀，具体取决于您的类别使用）。从model attributes documented中选择，但考虑到如果你需要访问full Zipcode model attributes，你需要使用SearchEngine(simple_zipcode=False)来确保你获得完整的450MB数据集，然后在查询中使用Zipcode.<column>.label(...)而不是SimpleZipcode.<column>.label(...)。

使用zipcodes作为zipcode_df数据帧中的索引，这比单独在每一行上使用SQLAlchemy要快得多（zippier :-)）。