Question

我正在使用原始数据文件进行车辆监控。到目前为止，在问题表面之前已经进行了一些清理。由于我的数据不一致，因此给我带来了一些问题。数据包括“模型（v，w，x，y和z），时间戳，纬度，经度和模式（0,2,4,8）”。

此过程的目的是在清理数据的同时计算距离和持续时间

我已经成功使用Model和Mode的时间戳完成了持续时间的计算。我还成功完成了使用坐标和Haversine公式计算行之间的距离的操作。这里出现问题：

因此，只有同时存在纬度和经度且格式正确（例如1.035436、103.234623），我才能成功计算行之间的距离。收到的数据可能为空字段，这会导致错误。通过识别空白字段并删除行来解决此错误（由于没有很长时间，因此数据无用）

 mydataset = mydataset[mydataset['Mode'].notnull()]     #for removing empty mode
 mydataset = mydataset[mydataset['Latitude'].notnull()]       #for removing empty latitude

但是有lat long收到为0.00000000,0.00000000，我想删除此数字中有lat long的行。已经尝试了一些方法，但是不起作用。我试过确定0并使用以下方法将其删除：

mydataset = mydataset[(mydataset[['Latitude','Longitude']] != 0).all(axis=1)]

和

mydataset = mydataset[(mydataset.Latitude != 0).any()]

由于机密数据和代码，我无法提供太多信息，但想知道为什么上述两种方法不起作用，并且如果可能的话，有人可以建议我如何解决此类问题吗？

谢谢！非常感谢，并感谢您的宝贵时间！

一些伪造数据如下所示：

,Model,Timestamp,Longitude,Latitude,Mode
0,x,1970-01-19 01:29:17.058,103.235623,1.045436,0
1,x,1970-01-19 01:29:22.058,0.00000000,0.00000000,0  #Would like to remove this row
2,x,1970-01-19 01:29:27.058,103.234813,1.038436,2
3,x,1970-01-19 01:29:32.058,103.235623,1.039436,2
4,x,1970-01-19 01:29:38.058,103.234123,1.036436,0
5,x,1970-01-19 01:29:38.058,,,0 #removed via the code above

Answer 1

我不确定，如果我理解正确，您是否需要类似的东西？

样本df

Lat,Long
55.6,22.06
0.00000000,0.00000000
56.056,22.10

df1 = df[df[['Lat','Long']] != 0].dropna(how='any').reset_index(drop= True)
print(df1)
      Lat   Long
0  55.600  22.06
1  56.056  22.10

使用python检测和删除“ 0.0000，0.00000”（非固定）数据的GPS坐标

1 个答案: