使用Python中的一个列表理解来找到两列中的点列表之间的距离

如何解决使用Python中的一个列表理解来找到两列中的点列表之间的距离

我需要创建一列，该列由代表点之间距离的列表列表组成。我试图以一种列表理解或最有效的方式来创建距离列表。

这是起始数据帧linkerd --help

df

这是我想要的结尾ID list_1 list_2 00 [(10,2),(5,7)] [(11,3),(9,9)] 01 [(1,7)] [(9,1)(2,1),(6,3)] 02 [(4,4)] [(3,7)] 数据帧。本质上，对于每一行，列df中的每个元组都需要找到其自身与列list_2中的每个元组之间的距离。

list_1

在达到最终目标之前，我最终进行了六次列表理解，但是我确信还有一种更有效的方法。

我在做什么：

ID        list_1              list_2               distances
00    [(10,9)]    [[1.41,7.21],[7.07,4.47]]
01    [(1,1)]      [[10.0,6.08]] 

第1步

import pandas as pd
import math

第2步

df['x'] = [[s[1] for s in object_slice] for object_slice in df['list_1']]

第3步

df['y'] = [[s[1] for s in object_slice] for object_slice in df['list_1']]

第4步

df['dist_p1'] = [[(df['x'][a] - s[1],df['y'][a] - s[0]) for s in object_slice]for a,object_slice in enumerate(df['list_2'])]

第5步

df['dist_p2'] = [[s[0] for s in object_slice] for object_slice in df['dist_p1']]

步骤6

df['dist_p3'] = [[s[1] for s in object_slice] for object_slice in df['dist_p1']]

解决方法

OP：

您的原始代码在步骤3中抛出错误，因此我无法重现您的结果。

但是，示例结果中的行00和行01之间的计算逻辑似乎不一致。

因为： 在00行中，

[[1.41,7.21],[7.07,4.47]]=[[distance((11,3),(10,2)),distance((11,3)(5,7))],[distance((9,9),distance((9,(5,7))]]

这里list_2是外部循环，list_1是内部循环。

但是在01行中，

[[10.0,6.08]] = [[distance((1,7),(9,1)),distance((1,(2,1))]]

这里list_1是外部循环，list_2是内部循环。

换句话说，示例结果中的行00和行01的嵌套循环逻辑顺序是不同的。

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但是，如果使用list_1作为外部循环，这就是我要做的事情。

df['distances']=df.apply(lambda row:[[round(math.hypot(i[0]-j[0],i[1]-j[1]),2) for j in row['list_2']] for i in row['list_1']],axis=1)

返回：

    list_1              list_2              distances
0   [(10,2),7)]   [(11,9)]   [[1.41,7.07],[7.21,4.47]]
1   [(1,7)]            [(9,1),1)]    [[10.0,6.08]]

如果您需要使用list_2作为外部循环，则只需在list_1函数中交换list_2和lambda。