Converting e32 / n32 to lat / long

In [2]:
import utm
import pandas as pd
In [9]:
# example from utm
utm.to_latlon(473978.0, 5797401.0, 32, 'U')
Out[9]:
(52.326310175082746, 8.618166607021827)
In [10]:
df = pd.read_csv('geo.csv')
df.columns
Out[10]:
Index(['gewaesser_id', 'gewaessername', 'messstellen_id', 'name',
       'messstellentyp_opt', 'stationierung_st_3', 'rechtswert', 'hochwert',
       'e32', 'n32', 'ofwk_nrw_id', 'brd_typ', 'oekoregion', 'geochemie_opt'],
      dtype='object')
In [11]:
df = df.dropna()
In [12]:
def getUTMs(row):
    tup = utm.to_latlon(row.ix[0],row.ix[1], 32, 'U')
    return pd.Series(tup[:2])
In [13]:
df[['lat','long']] = df[['e32','n32']].apply(getUTMs , axis=1)
df.head()
Out[13]:
gewaesser_id gewaessername messstellen_id name messstellentyp_opt stationierung_st_3 rechtswert hochwert e32 n32 ofwk_nrw_id brd_typ oekoregion geochemie_opt lat long
1 2 Rhein 474 Xanten 1.0 823.288025 2533354.0 5725709.0 325824.0 5726752.0 DE_NRW_2_813012 20 - sandgeprägte Ströme Norddeutsches Tiefland 2.0 51.664719 6.481444