标签: zipcode

获得如下功能的最佳方法是:

def getNearest(zipCode, miles):

也就是说,给定一个zipcode(07024)和radius,返回该半径范围内的所有zipcodes？

我在R中有一个数据框纬度和经度点.使用R数据科学工具包,我可以将这些点分配给国家/州/县/市/选区/社区,这很有用.

我想在R或python中将这些点分配给5位数的邮政编码(甚至是9位邮政编码!).是否有捷径可寻？

编辑:我找到了一个包含邮政编码边界的文件.不幸的是,它是一个.lpk文件.如何将其导入R？
编辑2:我找到了一个形状文件,这将更容易使用.

我可以帮助我吗？

我正在寻找一些regexp用于验证AngularJS中的美国邮政编码和加拿大邮政编码

经过一番搜索,我找不到明确的答案.

如果给我一个像11111这样的邮政编码,它在技术上是一个有效的邮政编码,但它不存在.有没有办法检查这个？像a1a a1a这样的邮政编码也是如此(有效但不是真实的).

我正在尝试规范化地址.

下图显示了我认为的这个问题的相关表格.我想知道如何将ZipCodes集成到模型中.这将是国际地址,所以我知道Zip/PostalCode并没有在任何地方使用.我认为City :: ZipCode是1 :: 0-n(我读过其他人说这并非总是如此,但他们从未提供过证据).如果他们是正确的,那么我想这将是一个多对多的关系.由于每个地址最多只能包含一个ZipCode,而ZipCode可以包含许多地址,因此我在如何规范化此模型时会丢失.

由于地址可能包含或不包含ZipCode,因此我需要避免在地址表中将其作为可空的FK.

编辑: 只是想强调所提供的实体和属性从实际数据库中大幅缩减.它仅用作参考并解决我对将zipcodes包含在模型中的问题的关注.

我想从 yaml (PHPMyAdmin) 中的 Mysql 转储中获取数据，但数据没有用引号括起来。

我有可以从 0 开始的邮政编码，解析后我得到八进制值的十进制版本，而不是简单的字符串。

我该如何强制 Yaml 解析器不进行自动映射，或者只是获取所有数据，因为它们是字符串？

谢谢

== 更新 ==

2185:
 id: 3274  
 civility: Mr  
 address: CROIX DES COMBES  
 zipcode: 04270

我有大约30,000个邮政编码,我需要提取状态.我尝试过CDXZipCode试用版,但它仅适用于1,000个条目.有什么好的免费软件吗？

我想获得邮政编码,但我无法获得邮政编码(邮政编码).我能够获得当前的城市,但当我尝试获取zipcode时,它给了我一个空指针异常.谁能帮我.

final Geocoder gcd = new Geocoder(getApplicationContext(),
                Locale.getDefault());

List<Address> addresses = gcd.getFromLocation(latitude, longitude, 1);
if (addresses.size() > 0)                                   Log.d(addresses.get(0).getLocality()); // I can get city name here.
Log.d(addresses.get(0).getPostalCode();// here i am getting nullpoiter exception

我不需要城市或地址,只需要州.如果可能的话,我不想进行API调用.优先考虑的是轻量级解决方案,理想情况下只需使用Javascript.

我有一个用户输入zipcode,我想显示具体取决于该邮政编码所处的状态一段文字.我知道这复杂得多查找城市和国家,并为一个API,如一个USPS自曝可能是最好的.但是为了匹配状态,也许仅仅是前三个数字,解决方案(我认为)应该简单轻便.

理想的Javascript.PHP也可以工作.

我正在使用Pandas加载包含邮政编码（例如32771）的Excel电子表格。邮政编码以5位数字的字符串存储在电子表格中。使用命令将它们拉入DataFrame时...

xls = pd.ExcelFile("5-Digit-Zip-Codes.xlsx")
dfz = xls.parse('Zip Codes')

它们被转换成数字。因此，“ 00501”变为501。

所以我的问题是，我该如何：

一种。加载DataFrame并保留存储在Excel文件中的邮政编码的字符串类型？

b。将DataFrame中的数字转换为五位数的字符串，例如“ 501”变成“ 00501”？