使用pandas和geopy计算两点之间的距离

如何解决使用pandas和geopy计算两点之间的距离

我有一个如下所示的pandas数据框，包括四列，但每行有两个点（lat1，lon1）和（lat2，lon2）：

   lat1       lon1        lat2        lon2
=========   =========   =========   =========  
30.172705   31.126725   30.188281   31.132326
30.272805   31.226725   30.288281   31.232326
30.372905   31.326725   30.388281   31.332326
30.472105   31.426725   30.488281   31.432326
30.572205   31.526725   30.588281   31.532326

使用geopy计算KM中每一行中提到的（lat1，lon1）和（lat2，lon2）之间的距离的最有效方法是什么？

解决方法

您的经纬度是什么坐标系？

让我们尝试Euc- squrt(delta(lat)**2+ delta(lon)**2)

 df['dist']=((df.lat1.sub(df.lat2)**2).add(df.lon1.sub(df.lon2)**2))**0.5

,

即使您似乎自己还没有进行任何研究，也可以： 简短的谷歌搜索结果：https://geopy.readthedocs.io/en/stable/#module-geopy.distance

动手了，您现在可以相对容易地找到如何在熊猫中访问DF并应用操作（@wwnde已经表明了这一点）。

将这两个基础知识结合起来即可：

import pandas as pd
import numpy as np
from geopy import distance

# Generate some random data (lon,lat must be in (-90,90)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(-90,90,size=(100,4)),columns=list(['lo1','la1','lo2','la2']))
print(df)

# applies the distance function as described in the provided link
df['km'] = df.apply(lambda x: distance.distance((x[0],x[1]),(x[2],x[3])),axis=1)
print(df)

此外，我发现this是第一个链接，但由于解决方案非常简单，所以没有阅读。

如StackOverflow的CoC所建议，请提供您尝试过的内容，并具有正确的行为以简单地查看Google。