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

x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0
pi = 3.1415926535897932384626  # π
a = 6378245.0  # 長(zhǎng)半軸
ee = 0.00669342162296594323  # 偏心率平方


def gcj02_to_bd09(lng, lat):
    """
    火星坐標(biāo)系(GCJ-02)轉(zhuǎn)百度坐標(biāo)系(BD-09)
    谷歌、高德——>百度
    :param lng:火星坐標(biāo)經(jīng)度
    :param lat:火星坐標(biāo)緯度
    :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):
    """
    百度坐標(biāo)系(BD-09)轉(zhuǎn)火星坐標(biāo)系(GCJ-02)
    百度——>谷歌、高德
    :param bd_lat:百度坐標(biāo)緯度
    :param bd_lon:百度坐標(biāo)經(jīng)度
    :return:轉(zhuǎn)換后的坐標(biāo)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轉(zhuǎn)GCJ02(火星坐標(biāo)系)
    :param lng:WGS84坐標(biāo)系的經(jīng)度
    :param lat:WGS84坐標(biāo)系的緯度
    :return:
    """
    if out_of_china(lng, lat):  # 判斷是否在國(guó)內(nèi)
        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(火星坐標(biāo)系)轉(zhuǎn)GPS84
    :param lng:火星坐標(biāo)系的經(jīng)度
    :param lat:火星坐標(biāo)系緯度
    :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):
    """
    判斷是否在國(guó)內(nèi)，不在國(guó)內(nèi)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__':
    # 讀取csv格式數(shù)據(jù)
    df = pd.read_csv('./shanghai_west_stations.csv')
    # 新建兩列用于儲(chǔ)存轉(zhuǎn)換后的坐標(biāo)
    df['lng_new'] = 0.000000
    df['lat_new'] = 0.000000
    for i in range(0, len(df)):
        # 84坐標(biāo)系轉(zhuǎn)高德坐標(biāo)系
        df['lng_new'][i] = wgs84_to_gcj02(df['lng'][i], df['lat'][i])[0]
        df['lat_new'][i] = wgs84_to_gcj02(df['lng'][i], df['lat'][i])[1]
    # 將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)另存為新文件
    df.to_csv('./new.csv')

注意：使用python3環(huán)境操作，將excel文件先轉(zhuǎn)成csv文件，然后用jishib將csv文件打開(kāi)并另存為（主要是將編碼修改為utf-8），否則會(huì)報(bào)錯(cuò)；

記事本

備注：附上github源碼地址：

https://github.com/wandergis/coordTransform_py/archive/master.zip