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熊猫 - 经过2列（纬度和经度），找到每个坐标和特定地点之间的距离

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我有一个包含3列的数据框（称为坐标）：索引，纬度，经度 - 它有大约1,000行 . 我有一个特定地点的坐标，想要找到地点和数据框中所有坐标之间的距离 . 目前，我可以使用geopy.distance来查找两个特定坐标之间的距离 . 例如 .

import geopy.distance
site_coords = (38.898556, -77.037852)
place2_coords = (38.897147, -77.043934)
print(geopy.distance.vincenty(site_coords, place2_coords).km)

上面的代码给出了0.5503161689006362（我已经检查过，这是正确的）

我的问题是循环数据框（称为坐标）并计算该数据框中所有坐标的距离 . 目前，这就是我所拥有的：

import geopy.distance
import pandas as pd
df = pd.read_csv('coordinates.csv', sep=',', header=None)

site_coords = (38.898556, -77.037852)
for index, row in df.iterrows():
    place2_coords = df
    x = geopy.distance.vincenty(site_coords, place2_coords).km
    print(x)

但是，当我打印x时，它会多次打印相同的距离，并且距离不正确 . 坐标文件看起来像（在记事本中打开时） - 但还有更多行：

,Latitude,Longitude
0,73.3645,-0.9015
1,73.3645,-0.3995
2,73.3645,-0.5825

所以我需要一种循环并找到距离的方法 .

python pandas

3 回答

  • 1

    几件事，首先你要求元组和数据帧之间的距离，我不知道它是如何工作的 . 但是，假设数据框 df 只有两列，以下循环应该适合您

    site_coords = (38.898556, -77.037852)
for index, row in df.iterrows():
    if index > 0:
        x = geopy.distance.vincenty(site_coords, (row[1],row[2])).km
        print(x)
    回复于
  • 1

    如果您的文件看起来像

    ,Latitude,Longitude
0,73.3645,-0.9015
1,73.3645,-0.3995
2,73.3645,-0.5825

    但你读的是“head = None”，

    df = pd.read_csv('coordinates.csv', sep=',', header=None)

    第一行将成为数据行 . 这可能是您获得“AttributeError：'Series'对象没有属性'Latitude'的原因 . ”

    尝试从代码中删除“header = None” .

    df = pd.read_csv(StringIO(s), sep=',')
site_coords = (38.898556, -77.037852)

df.apply(lambda row: geopy.distance.vincenty(site_coords, (row.Latitude, row.Longitude)).km, axis=1)
    回复于
  • 1

    iterrows 方法将为数据框的每一行提供 pandas.Series 对象，因此您可以稍微创建 place2_coords .

    import geopy.distance
import pandas as pd
df = pd.read_csv('coordinates.csv', sep=',')

site_coords = (38.898556, -77.037852)
for index, row in df.iterrows():
    place2_coords = (row.Latitude, row.Longitude)
    x = geopy.distance.vincenty(site_coords, place2_coords )).km
    print(x)

    使用pandas时，不推荐使用循环行 . 相反，您可以沿列应用函数 .

    def calc_distance(x):
    site_coords = (38.898556, -77.037852)
    place2_coords = (x.Latitude, x.Longitude)
    return geopy.distance.vincenty(site_coords, place2_coords )).km
df.apply(calc_distance, axis = 1)
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