如何遍历包含地理坐标文本的列，提取纬度和经度，并作为单独的列追加？

在处理包含地理坐标文本的列时，可以使用正则表达式和字符串操作来提取纬度和经度，并将它们作为单独的列追加到数据集中。以下是一个示例的步骤：

1. 首先，确保你已经获取了包含地理坐标文本的列的数据集。
2. 使用正则表达式来匹配地理坐标文本中的经度和纬度。一般来说，地理坐标文本的格式是"(纬度, 经度)"或"纬度, 经度"。你可以使用适当的正则表达式来匹配这些模式。
3. 对于每个地理坐标文本，使用字符串操作来提取纬度和经度。具体操作取决于你使用的编程语言和字符串处理函数。一种常见的方法是使用字符串分割函数，将地理坐标文本按照逗号或括号分割成纬度和经度。
4. 将提取到的纬度和经度作为单独的列追加到数据集中。你可以使用相应的数据结构（如数组、列表、数据框等）来存储这些值，并将它们添加到数据集的相应位置。

以下是一个示例代码（使用Python和pandas库）来演示如何遍历包含地理坐标文本的列，提取纬度和经度，并作为单独的列追加：

import pandas as pd
import re

# 创建示例数据集
data = {'地理坐标': ['(39.9042, 116.4074)', '31.2304, 121.4737', '37.7749, -122.4194']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义正则表达式模式
pattern = r'\((-?\d+\.\d+), (-?\d+\.\d+)\)|(-?\d+\.\d+), (-?\d+\.\d+)'

# 提取纬度和经度
df['纬度'] = df['地理坐标'].str.extract(pattern)[0].combine_first(df['地理坐标'].str.extract(pattern)[2])
df['经度'] = df['地理坐标'].str.extract(pattern)[1].combine_first(df['地理坐标'].str.extract(pattern)[3])

# 删除原始地理坐标列
df.drop('地理坐标', axis=1, inplace=True)

# 打印结果
print(df)

这段代码使用pandas库来处理数据集。首先，创建一个包含地理坐标文本的示例数据集。然后，定义正则表达式模式来匹配地理坐标文本中的经度和纬度。接下来，使用str.extract()函数提取纬度和经度，并将它们作为新的列添加到数据集中。最后，删除原始的地理坐标列，并打印结果。

这只是一个示例，具体的实现方式可能因编程语言和使用的库而有所不同。在实际应用中，你可以根据自己的需求和数据集的特点进行相应的调整和优化。

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