程序员经验分享-hwhale

计算5个城市之间的地理距离以及每个城市所有可能的组合

2024-04-29

所以我有一个 csv 文件，其中包含 3 列（城市、纬度、经度） 我已经使用此代码从这个 csv 文件在 python 中创建了一个数据框

data = pd.read_csv("lat_long.csv",nrows=10)
Lat = data.lat.tolist()
Lon = data.lon.tolist()
suburb = data.suburb.tolist()
dict={'Latitude':Lat,'Longitude':Lon}
df = pd.DataFrame(dict,index=(suburb))

输出是这样的

                                 Latitude   Longitude
AUSTRALIAN NATIONAL UNIVERSITY -35.277272  149.117136
BARTON                         -35.201372  149.095065
DARWIN                         -12.801028  130.955789
DARWIN                         -12.801028  130.955789
PARAP                          -12.432181  130.843310
ALAWA                          -12.378451  130.877014
BRINKIN                        -12.367769  130.869808
CASUARINA                      -12.376597  130.850489
JINGILI                        -12.385761  130.873726
LEE POINT                      -12.360865  130.891349

现在我想要的是从1个城市到其他9个城市的距离的所有可能组合。它应该看起来像

                                              DISTANCE
AUSTRALIAN NATIONAL UNIVERSITY- BARTON
AUSTRALIAN NATIONAL UNIVERSITY - DARWIN
AUSTRALIAN NATIONAL UNIVERSITY - DARWIN
AUSTRALIAN NATIONAL UNIVERSITY - PARAP

我尝试过使用嵌套 for 循环来做到这一点，它可以工作，但我想要更快一点。


我从数据框开始

    city         Latitude   Longitude
0   AUSTRAL.    -35.277272  149.117136
1   BARTON      -35.201372  149.095065
2   DARWIN      -12.801028  130.955789
3   DARWIN      -12.801028  130.955789
4   PARAP       -12.432181  130.843310
5   ALAWA       -12.378451  130.877014
6   BRINKIN     -12.367769  130.869808
7   CASUARINA   -12.376597  130.850489
8   JINGILI     -12.385761  130.873726
9   LEE_POINT   -12.360865  130.891349

并创建新列，它只是创建笛卡尔积的帮助器，我们通过将数据框与其自身合并来获得笛卡尔积。

df['join'] = 1
df_joined = pd.merge(df, df,on='join')

df_joined['haversine_dist'] = df_joined.apply(lambda x: haversine((x.Latitude_x, x.Longitude_x),(x.Latitude_y,x.Longitude_y)), 1)

结果（仅前 5 列）

    city_x      Latitude_x  Longitude_x join city_y Latitude_y  Longitude_y haversine_dist
0   AUSTRAL.    -35.277272  149.117136  1   AUSTRAL.    -35.277272  149.117136  0.000000
1   AUSTRAL.    -35.277272  149.117136  1   BARTON  -35.201372  149.095065  8.674473
2   AUSTRAL.    -35.277272  149.117136  1   DARWIN  -12.801028  130.955789  3093.972598
3   AUSTRAL.    -35.277272  149.117136  1   DARWIN  -12.801028  130.955789  3093.972598
4   AUSTRAL.    -35.277272  149.117136  1   PARAP   -12.432181  130.843310  3135.034018
5   AUSTRAL.    -35.277272  149.117136  1   ALAWA   -12.378451  130.877014  3138.077950
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python

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NumPy

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