Question

我的代码似乎可以完成任务，但是我很难理解该过程。

我有两个名为nodes_df，rents_df的数据框。

rents_df：

        lng       lat   
0   137.014525  27.142947
1   117.130288  17.813582
2   116.926154  47.886767
3   137.014442  37.578488
4   154.063238  57.568705

nodes_df：

        lng       lat       Location
0   124.044525  43.542947    A
1   147.110288  65.513582    B
2   136.936154  31.556767    C
3   147.464442  33.508488    D
4   157.163238  12.508705    E

对于位置“ A”，我想比较其在rents_df中每行的距离，如果要创建一个包含在位置“ A”内100m的rents_df中行数的列

我正在使用

def haversine_np(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points
    on the earth (specified in decimal degrees)
    """
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(np.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1

    a = np.sin(
        dlat / 2.0)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon / 2.0)**2

    c = 2 * np.arcsin(np.sqrt(a))
    km = 6371 * c
    return km

nodes_df['count'] = nodes_df.apply(lambda row: sum(haversine_np(row.lng, row.lat, rents_df.lng, rents_df.lat)< 0.1), axis=1)

这似乎可以完成任务，但是为什么呢？据我了解，我正在将两个坐标点和两个坐标系发送到hasrsine函数中，但是如果它实际上将每一行与该系列中的所有行进行比较，我会感到困惑。

我的结果将类似于：

        lng       lat       Location   count
0   124.044525  43.542947    A          2
1   147.110288  65.513582    B          4
2   136.936154  31.556767    C          1
3   147.464442  33.508488    D          3

，但要确保我是否可以信任计数列。 4 157.163238 12.508705 E

针对dataframe2中的所有行对dataframe1的每一行进行操作

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