百度BD坐标转换为标准WGS坐标系

有两篇文章，我先后使用到的。第二篇各坐标系转换更为齐全。

文章一

参考文章：https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/104632440

取过一个点验证，坐标转换应该是准确可靠的。但是，原文中有一点需要修改：

.replace()语法报错，去掉后可以调试通顺。猜测原作者的读取文件中含有逗号，而自己的数据中是清楚掉符号的。
这里贴一下完整流程

1 输入数据，pd.dataframe

2 处理代码

import pandas as pd
import math
 
x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0
pi = 3.1415926535897932384626
a = 6378245.0
ee = 0.00669342162296594323
 
def out_of_china(lng, lat):
    return not (lng > 73.66 and lng < 135.05 and lat > 3.86 and lat < 53.55)
 
def _lat(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 _lng(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 bd09_to_gcj02(bd_lon, bd_lat):
    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 gcj02_to_wgs84(lng, lat):
    if out_of_china(lng, lat):
        return [lng, lat]
    dlat = _lat(lng - 105.0, lat - 35.0)
    dlng = _lng(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)

#######################################数据处理#############################################################################
 
data=pd.read_excel(r'XXXXXX百度地址.xlsx',usecols=[0,1,2,3,4],nrows=100)
data=data.dropna()

def process(x):
    bd_lon=float(x['lon'])
    bd_lat=float(x['lat'])
#     res=x['bd_lon']+x['bd_lon']
    res=bd09_to_wgs84(bd_lon,bd_lat)
    return res

data["wgs84"]=data[["lon","lat"]].apply(lambda x:process(x),axis=1)
data.head()
 
data.to_csv(r'XXXXXdata_demo.csv',encoding='UTF-8')

特别注意下process()函数的'lon'和'lat'要与自己读入数据的经纬度列名对应，即可正常使用。

文章二

https://cloud.tencent.com/developer/article/1446868

这里把各个坐标系转换函数封装到一个类中LngLatTransfer，进行各种坐标转换时只需要调用类里面对应的方法就阔以。
使用举例：
把文章里面的代码贴进去先执行。

NewPoint=LngLatTransfer().BD09_to_WGS84(115.2134,37.243)  #BD坐标转换为WGS84