python 坐标转换算法

这是一个高德地图经纬度转换为WGS84经纬度的算法。

采用pandas读取csv文件，转换后的结果写入csv文件。

还有一些细节需要修改。

改善方向：发布成web，提供在线转换服务。

关于pandas中的loc和iloc的用法，参考这篇文件：Pandas中loc和iloc函数用法详解

# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import math
import pandas as pd

x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0
pi = 3.1415926535897932384626  # π
a = 6378245.0  # 长半轴
ee = 0.00669342162296594323  # 偏心率平方

def gcj02_to_bd09(lng, lat):
    """
    火星坐标系(GCJ-02)转百度坐标系(BD-09)
    谷歌、高德——>百度
    :param lng:火星坐标经度
    :param lat:火星坐标纬度
    :return:
    """
    z = math.sqrt(lng * lng + lat * lat) + 0.00002 * math.sin(lat * x_pi)
    theta = math.atan2(lat, lng) + 0.000003 * math.cos(lng * x_pi)
    bd_lng = z * math.cos(theta) + 0.0065
    bd_lat = z * math.sin(theta) + 0.006
    return [bd_lng, bd_lat]

def bd09_to_gcj02(bd_lon, bd_lat):
    """
    百度坐标系(BD-09)转火星坐标系(GCJ-02)
    百度——>谷歌、高德
    :param bd_lat:百度坐标纬度
    :param bd_lon:百度坐标经度
    :return:转换后的坐标列表形式
    """
    x = bd_lon - 0.0065
    y = bd_lat - 0.006
    z = math.sqrt(x * x + y * y) - 0.00002 * math.sin(y * x_pi)
    theta = math.atan2(y, x) - 0.000003 * math.cos(x * x_pi)
    gg_lng = z * math.cos(theta)
    gg_lat = z * math.sin(theta)
    return [gg_lng, gg_lat]

def wgs84_to_gcj02(lng, lat):
    """
    WGS84转GCJ02(火星坐标系)
    :param lng:WGS84坐标系的经度
    :param lat:WGS84坐标系的纬度
    :return:
    """
    if out_of_china(lng, lat):  # 判断是否在国内
        return [lng, lat]
    dlat = _transformlat(lng - 105.0, lat - 35.0)
    dlng = _transformlng(lng - 105.0, lat - 35.0)
    radlat = lat / 180.0 * pi
    magic = math.sin(radlat)
    magic = 1 - ee * magic * magic
    sqrtmagic = math.sqrt(magic)
    dlat = (dlat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * pi)
    dlng = (dlng * 180.0) / (a / sqrtmagic * math.cos(radlat) * pi)
    mglat = lat + dlat
    mglng = lng + dlng
    return [mglng, mglat]

def gcj02_to_wgs84(lng, lat):
    """
    GCJ02(火星坐标系)转GPS84
    :param lng:火星坐标系的经度
    :param lat:火星坐标系纬度
    :return:
    """
    if out_of_china(lng, lat):
        return [lng, lat]
    dlat = _transformlat(lng - 105.0, lat - 35.0)
    dlng = _transformlng(lng - 105.0, lat - 35.0)
    radlat = lat / 180.0 * pi
    magic = math.sin(radlat)
    magic = 1 - ee * magic * magic
    sqrtmagic = math.sqrt(magic)
    dlat = (dlat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * pi)
    dlng = (dlng * 180.0) / (a / sqrtmagic * math.cos(radlat) * pi)
    mglat = lat + dlat
    mglng = lng + dlng
    return [lng * 2 - mglng, lat * 2 - mglat]

def bd09_to_wgs84(bd_lon, bd_lat):
    lon, lat = bd09_to_gcj02(bd_lon, bd_lat)
    return gcj02_to_wgs84(lon, lat)

def wgs84_to_bd09(lon, lat):
    lon, lat = wgs84_to_gcj02(lon, lat)
    return gcj02_to_bd09(lon, lat)

def _transformlat(lng, lat):
    ret = -100.0 + 2.0 * lng + 3.0 * lat + 0.2 * lat * lat + \
          0.1 * lng * lat + 0.2 * math.sqrt(math.fabs(lng))
    ret += (20.0 * math.sin(6.0 * lng * pi) + 20.0 *
            math.sin(2.0 * lng * pi)) * 2.0 / 3.0
    ret += (20.0 * math.sin(lat * pi) + 40.0 *
            math.sin(lat / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0
    ret += (160.0 * math.sin(lat / 12.0 * pi) + 320 *
            math.sin(lat * pi / 30.0)) * 2.0 / 3.0
    return ret

def _transformlng(lng, lat):
    ret = 300.0 + lng + 2.0 * lat + 0.1 * lng * lng + \
          0.1 * lng * lat + 0.1 * math.sqrt(math.fabs(lng))
    ret += (20.0 * math.sin(6.0 * lng * pi) + 20.0 *
            math.sin(2.0 * lng * pi)) * 2.0 / 3.0
    ret += (20.0 * math.sin(lng * pi) + 40.0 *
            math.sin(lng / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0
    ret += (150.0 * math.sin(lng / 12.0 * pi) + 300.0 *
            math.sin(lng / 30.0 * pi)) * 2.0 / 3.0
    return ret

def out_of_china(lng, lat):
    """
    判断是否在国内，不在国内不做偏移
    :param lng:
    :param lat:
    :return:
    """
    return not (lng > 73.66 and lng < 135.05 and lat > 3.86 and lat < 53.55)

if __name__ == '__main__':
    data = pd.read_csv(r".\static\data\hdjj01.csv", skiprows=0)
    # 获取文件的总行数
    rows = len(data)
    # 获取文件的总行数的另外一种方法
    # rows = data.shape[0]
    # 获取文件的总列数
    # colls = data.shape[1]
    # 读取列名
    mycolls = pd.DataFrame(columns=data.columns.values)
    # 先把列名写入文档
    mycolls.to_csv(r".\static\data\hdjj02.csv", encoding='utf-8', header=True,index=0)

    # 循环读取每一行XY数据，调用转换函数进行转换，转换后的新XY替换旧XY
    for i in range(rows):
        # 读取第i行数据
        r = data.loc[i:i]
        lng = r['x'].values
        lat = r['y'].values

        result = gcj02_to_wgs84(lng, lat)
        # 修改某一个元素的值
        data.iloc[i,6] = result[0]
        data.iloc[i,7] = result[1]
        # 修改后，重新读取第i行数据
        rr = data.loc[i:i]
        # 第i行数据写入dataframe
        df = pd.DataFrame(data=rr)
        # 一行新的数据写入csv文档，追加写入，不需要列名和索引。
        df.to_csv(r".\static\data\hdjj02.csv", encoding='utf-8', mode='a', header=False,index=0)