如何计算两个ZIP之间的距离？

Question

我有一个美国邮政编码列表，并且我必须计算所有邮政编码点之间的距离。其6k ZIP长列表，每个实体都有ZIP，城市，州，纬度，长，面积和人口。

因此，我必须计算所有点之间的距离，即： 6000C2组合。

这是我的数据样本

我已经在SAS中尝试过此方法，但是它太慢且效率低下，因此我正在寻找使用Python或R的方法。

任何线索都将不胜感激。

Answer 1

在SAS中，使用GEODIST function。

  

GEODIST功能

  返回两个纬度和经度坐标之间的大地距离。
  …
  语法

  GEODIST(latitude-1, longitude-1, latitude-2, longitude-2 <, options>)

Answer 2

R解决方案

#sample data: first three rows of data provided
df <- data.frame( zip = c( "00501", "00544", "00601" ),
                  longitude = c( -73.045075, -73.045147, -66.750909 ),
                  latitude = c( 40.816799, 40.817225, 18.181189 ),
                  stringsAsFactors = FALSE )

library( sf ) 

#create a spatial data.frame
spdf <- st_as_sf( x = df, 
                  coords = c( "longitude", "latitude"), 
                  crs = "+proj=longlat +datum=WGS84" )

#create the distance matrix (in meters), round to 0 decimals
m <- round( st_distance( spdf ), digits = 0 )

#set row and column names of matrix
colnames( m ) <- df$zip
rownames( m ) <- df$zip

#show distance matrix in meters
m 

# Units: m
#         00501   00544   00601
# 00501       0      48 2580481
# 00544      48       0 2580528
# 00601 2580481 2580528       0

Answer 3

Python解决方案

如果邮政编码具有相应的纬度和经度，则可以使用Haversine公式（使用“ mpu”库）直接计算它们之间的距离，该库可以确定球面上两点之间的大圆距离。

示例代码：

import mpu

zip_00501 =(40.817923,-73.045317)
zip_00544 =(40.788827,-73.039405)

dist =round(mpu.haversine_distance(zip_00501,zip_00544),2)
print(dist)

您将获得以公里为单位的合成距离。 输出：

3.27

PS。如果没有邮政编码的相应坐标，则可以使用“ uszipcode”库的“ SearchEngine”模块（仅适用于美国邮政编码）获得相同的坐标

from uszipcode import SearchEngine
#for extensive list of zipcodes, set simple_zipcode =False
search = SearchEngine(simple_zipcode=True)

zip1 = search.by_zipcode('92708')
lat1 =zip1.lat
long1 =zip1.lng

zip2 =search.by_zipcode('53404')
lat2 =zip2.lat
long2 =zip2.lng

mpu.haversine_distance((lat1,long1),(lat2,long2))

希望这会有所帮助！