使用 GeoPy 在 pandas 数据帧上计算 latitude/longitude 的距离

Question

我正在尝试使用 Pandas Dataframe 上的 geopy 计算纬度和经度之间的距离。

这是我的数据框：

    latitude    longitude   altitude
    -15.836310  -48.020298  1137.199951
    -15.836360  -48.020512  1136.400024
    -15.836415  -48.020582  1136.400024
    -15.836439  -48.020610  1136.400024
    -15.836488  -48.020628  1136.599976

我尝试了两种不同的方法：

from geopy import distance

for i in range(1, len(df)):
   before = (df.loc[i-1, 'latitude'], df.loc[i-1, 'longitude'])
   actual = (df.loc[i, 'latitude'], df.loc[i, 'longitude'])
   df.loc[i, 'geodesic'] = distance.distance(before, actual).miles

错误：

 KeyError: 0

显然，df.loc[i, 'column_name'] 不起作用。

和：

from geopy import distance

df['geodesic'] = distance.distance((df.latitude.shift(1), df.longitude.shift(1)), (df.latitude, df.longitude)).miles

错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

官方 GeoPy 文档：

from geopy import distance
newport_ri = (41.49008, -71.312796)
cleveland_oh = (41.499498, -81.695391)
print(distance.distance(newport_ri, cleveland_oh).miles)

Answer 1

我收到了错误。

1 - 我必须检查 latitude 或 longitude 是否为 NaN。

2 - 我无法将 time 设置为索引。（我不知道为什么，这花了很长时间才发现）

一旦检查了这个，错误就消失了。

Answer 2

raw = """latitude;longitude;altitude
-15.836310;-48.020298;1137.199951
-15.836360;-48.020512;1136.400024
-15.836415;-48.020582;1136.400024
-15.836439;-48.020610;1136.400024
-15.836488;-48.020628;1136.599976"""

import pandas as pd
from io import StringIO
from geopy import distance

data = StringIO(raw)
df = pd.read_csv(data, sep=";")
df1 = df.drop(['altitude'], axis=1)
locations = df1.apply(tuple, axis=1)

for counter in range(len(locations) - 1):
    print(distance.distance(locations[counter], locations[counter + 1]).miles)

来自 df = pd.read_csv(data, sep=";") 和你的代码一样，我把它做成了测试table。

之后，df1 = df.drop(['altitude'], axis=1) 删除 table z 轴，此应用程序不需要。

将 df1 转换为元组，并循环遍历位置，您就得到了距离

使用 GeoPy 在 pandas 数据帧上计算 latitude/longitude 的距离

Calculating distance of latitude/longitude on pandas dataframe using GeoPy

python

geopy

pandas