Question

我想计算沿着GPS坐标路径的距离，该坐标存储在数据框的两列中。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({ 'lat' : [1, 2.5, 3, 1.2],
                    'lng' : [1, 1, 2.1, 1],
                    'label': ['foo', 'bar', 'zip', 'foo']})
print df

输出

  label  lat  lng
0   foo  1.0  1.0
1   bar  2.5  1.0
2   zip  3.0  2.1
3   foo  1.2  1.0

GPS坐标以弧度存储。因此，数据帧的第一行和第二行之间的距离可以如下计算：

import math as m

r1 = 0
r2 = 1

distance =m.acos(m.sin(df.lat[r1]) * m.sin(df.lat[r2]) + 
     m.cos(df.lat[r1]) * m.cos(df.lat[r2]) * m.cos(df.lng[r2]-df.lng[r1]))*6371

我想在每对连续行之间重复此计算，然后将每个短距离添加到完整路径的较长最终距离。

我可以把它放到数据帧的n-1行的循环中，但是有更多的pythonic方法吗？

Answer 1

矢量化Haversine函数：

def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2, to_radians=True, earth_radius=6371):
    """
    slightly modified version: of http://stackoverflow.com/a/29546836/2901002

    Calculate the great circle distance between two points
    on the earth (specified in decimal degrees or in radians)

    All (lat, lon) coordinates must have numeric dtypes and be of equal length.

    """
    if to_radians:
        lat1, lon1, lat2, lon2 = np.radians([lat1, lon1, lat2, lon2])

    a = np.sin((lat2-lat1)/2.0)**2 + \
        np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin((lon2-lon1)/2.0)**2

    return earth_radius * 2 * np.arcsin(np.sqrt(a))

解决方案：

df['dist'] = haversine(df['lat'], df['lng'],
                       df['lat'].shift(), df['lng'].shift(),
                       to_radians=False)

结果：

In [65]: df
Out[65]:
  label  lat  lng          dist
0   foo  1.0  1.0           NaN
1   bar  2.5  1.0   9556.500000
2   zip  3.0  2.1   7074.983158
3   foo  1.2  1.0  10206.286067

在连续的pandas数据帧之间重复计算

1 个答案: