地图距离矩阵：如何迭代数据框中的行序列并计算距离

Question

当我问我的问题时，请查看随附的快照。 我有一个数据框，其中包含一对从不同程序进行地理编码的纬度/经度，我正在尝试生成（Latitude1/Longitude1）和（Latitude2/Longitude2）之间的距离矩阵等以查找位置之间的距离。

我下面的程序似乎没有读取所有行。

   import pandas as pd
   import googlemaps
   import requests, json

   gmaps = googlemaps.Client(key='123)

   source = pd.DataFrame({'Latitude': df['Latitude1'] ,'Longitude': df['Longitude1']})
   destination = pd.DataFrame({'Latitude': df['Latitude2'] ,'Longitude': df['Longitude2']})

   source = source.reset_index(drop=True)
   destination = destination.reset_index(drop=True)

   for i in range(len(source)):
   result = gmaps.distance_matrix(source, destination)
   print(result)

预期输出

   Distance
   12 Miles
   10 Miles
   5 Miles
   1 Mile

数据帧

 Key Latitude1  Longitude1   Latitude2    Longitude#2
 1    42             -91          40           -92
 2    39             -94.35       38           -94
 3    37             -120         36           -120
 4    28.7           -90          35           -90
 5    40             -94          38           -90
 6    30             -90          25           -90

Answer 1

我没有用过 gmap，但这是一个计算距离的简单公式。
这只是数学，所以我不会在这里解释。 只知道您需要 2 个格式为 (lat, lon) 的位置作为参数，并且需要导入数学

def distance(origin, destination):
    lat1, lon1 = origin
    lat2, lon2 = destination
    radius = 3959 # mi

    dlat = math.radians(lat2-lat1)
    dlon = math.radians(lon2-lon1)
    a = math.sin(dlat/2) * math.sin(dlat/2) + math.cos(math.radians(lat1)) \
        * math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlon/2) * math.sin(dlon/2)
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
    d = radius * c

    return d

现在我们需要合并两个数据框More detail here

 maindf = pd.merge(source, destination , left_index=True, right_index=True)

接下来你需要将它应用到每一行

maindf['Distance'] = maindf.apply(lambda row: distance((row.Latitude1,row.Longditude1),(row.Latitude2,row.Longditude2)), axis=1)

在数据帧上应用循环并应用函数。
在这种情况下，它根据每行中的 2 个纬度/经度对将“距离”应用于每一行。
这会添加一个新列“距离”，其中包含两个位置之间的距离（以英里为单位）。

我还要补充一点，如果这是您的完整代码，您实际上并没有向数据帧添加任何数据。