使用 Pandas 和 Geopy 计算 2 组 lat/long 坐标之间的距离

Question

我正在尝试使用 2 个不同的数据帧，每个数据帧具有不同的一组 lat/long 坐标，以使用 Geopy 计算它们之间的距离。

from geopy import distance

def dist_calc (row):
    start = (row['Lat_1' ], row['Long_1'])
    stop = (row['Lat_2'], row['Long_2'])
    return distance.great_circle(start, stop).km

df['distance'] = df.apply (lambda row: dist_calc (row), axis=1)

我不断收到以下错误。我也尝试过 , ignore_index=True 。

KeyError: ('Lat_2', 'occurred at index 0')

我是否需要合并或连接我的数据帧才能完成此操作？或者如何让这段代码起作用？

Answer 1

连接你的 dfs 然后运行你的函数：

new_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

def dist_calc (row):
    start = (row['Lat_1' ], row['Long_1'])
    stop = (row['Lat_2'], row['Long_2'])
    return distance.great_circle(start, stop).km

new_df['distance'] = new_df.apply (lambda row: dist_calc (row), axis=1)

使用 Pandas 和 Geopy 计算 2 组 lat/long 坐标之间的距离

Calculating the distance between 2 sets of lat/long coordinates with Pandas and Geopy

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