Вы можете использовать .replace
. Например:
>>> df = pd.DataFrame({'col2': {0: 'a', 1: 2, 2: np.nan}, 'col1': {0: 'w', 1: 1, 2: 2}})
>>> di = {1: "A", 2: "B"}
>>> df
col1 col2
0 w a
1 1 2
2 2 NaN
>>> df.replace({"col1": di})
col1 col2
0 w a
1 A 2
2 B NaN
или непосредственно на Series
, то есть df["col1"].replace(di, inplace=True)
.
Изучите нашу документацию в https://developer.here.com/documentation/platform-data/topics/resource-search-bbox.html , чтобы понять, как искать ограничивающие рамки в PDE. Вы можете запросить каждый слой Link_FC1..5 для получения информации о ссылке. Попробуйте https://tcs.ext.here.com/examples/v3/cle2_pde_search , чтобы лучше понять вывод.
Пример запроса будет выглядеть следующим образом:
https://pde.cit.api.here.com/1/search/bbox.json?layer_id=LINK_FC4&bbox=41.91,12.47;41.893,12.51&app_code=xxx&app_id=xxx&key_attribute=LINK_ID