使用 Pandas Dataframe 的半正弦距离计算器“无法将系列转换为 ”

我尝试在 Panda Dataframe 上使用半正矢计算。

from math import radians, cos, sin, asin, sqrt
    
def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
        
        # convert decimal degrees to radians 
        lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
    
        # haversine formula 
        dlon = lon2 - lon1 
        dlat = lat2 - lat1 
        a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
        c = 2 * asin(sqrt(a)) 
       
        r = 3956
        
        return c * r

当使用以下代码时，此方法有效：

haversine(-73.9881286621093,40.7320289611816,-73.9901733398437,40.7566795349121)

但是，当我将它用于 Pandas DataFrame 时：

train_data['Distance_Travelled'] = train_data.apply(lambda row: haversine(train_data['pickup_longitude'], train_data['pickup_latitude'], train_data['dropoff_longitude'], train_data['dropoff_latitude']), axis=1)

我收到以下错误。

"cannot convert the series to <class 'float'>"

我尝试了多种铸造方法，但每次尝试都会导致相同的错误。我知道数学需要浮动，但我不明白为什么 Pandas 系列不能转换为浮动。

需要进行哪些编辑才能使其正常工作？为什么？

不要使用apply因为它不是矢量化的。另外，使用 numpy 中的向量化函数：

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    lon1, lat1, lon2, lat2 = np.deg2rad([lon1, lat1, lon2, lat2])

    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = np.sin(dlat/2)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2)**2
    c = 2 * np.asin(np.sqrt(a)) 

    r = 3956

    return c * r

train_data['Distance_Travelled'] = haversine(train_data['pickup_longitude'], 
                                             train_data['pickup_latitude'], 
                                             train_data['dropoff_longitude'], 
                                             train_data['dropoff_latitude']
                                            )