Python：如何在DataFrame经纬度列指定位置插入小数点

核心思路 #

先将数值统一转为字符串，通过字符串切片在指定位置插入小数点，再按需转回数值类型适配后续计算。

代码实现 #

1. 创建示例DataFrame

import pandas as pd

# 模拟用户的原始数据（整数类型）
df = pd.DataFrame({
    'Lat': [-314193332, -313147283],
    'Long': [-6419125129999990, -641708031]
})

2. 批量修正格式

如果所有数据都是带负号的（如示例），直接用字符串切片快速处理：

# 对Lat列插入小数点
df['Lat'] = df['Lat'].astype(str).str[:3] + '.' + df['Lat'].astype(str).str[3:]
# 对Long列插入小数点
df['Long'] = df['Long'].astype(str).str[:3] + '.' + df['Long'].astype(str).str[3:]

如果数据中存在正数（如314193332），需要区分正负号调整插入位置，保证经纬度数值范围合理：

def format_coordinate(num):
    s = str(num)
    # 负数在第3个字符后插入小数点，正数在第2个字符后插入
    if s.startswith('-'):
        return f"{s[:3]}.{s[3:]}"
    else:
        return f"{s[:2]}.{s[2:]}"

# 批量应用到经纬度两列
df[['Lat', 'Long']] = df[['Lat', 'Long']].applymap(format_coordinate)

3. 转回数值类型（可选）

如果需要后续进行地理计算或分析，可将列转为float类型：

df['Lat'] = df['Lat'].astype(float)
df['Long'] = df['Long'].astype(float)

最终效果 #

处理后的数据格式如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bonafepedro