如何在数据框列上使用 geopy vicenty 距离？答案

【问题标题】：How to use geopy vicenty distance over dataframe columns?如何在数据框列上使用 geopy vicenty 距离？
【发布时间】：2015-06-21 20:59:43
【问题描述】：

我有一个包含位置列的数据框，其中包含经纬度位置，如下所示

 deviceid                             location        
1102ADb75        [12.9404578177, 77.5548244743]

如何使用 geopy 的 vicenty 函数获取连续行之间的距离？我尝试了以下代码

from geopy.distance import vincenty 
vincenty(df['location'].shift(-1), df['location']).miles

它返回以下错误 - TypeError: __new__() 最多接受 4 个参数（给定 5 个）

EDIT - 其中 df 是包含 deviceId 和 Location 列的 Pandas 数据框，如上所示还有

print type(df)
class 'pandas.core.frame.DataFrame'

【问题讨论】：

在您的情况下，df 到底是什么？请在问题描述中添加它是什么，因为dataframe 有点模糊，例如print(df, type(df)) 会很好
已编辑，无论如何第一行说我有一个数据框
好的，我不知道它是 Pandas 数据框；提问时最好是清楚具体的

标签： python pandas dataframe geopy

【解决方案1】：

基于geopy's github，您应该将两个元组传递给vincenty 函数：

    >>> from geopy.distance import vincenty
    >>> point_a = (41.49008, -71.312796)
    >>> point_b = (41.499498, -81.695391)
    >>> print(vincenty(point_a, point_b).miles)
    538.3904451566326

编辑：

import pandas as pd
from geopy.distance import vincenty

data = [[101, [41.49008, -71.312796]],
        [202, [41.499498, -81.695391]]]
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['deviceid', 'location'])

print df
>>>    deviceid                 location
>>> 0       101   [41.49008, -71.312796]
>>> 1       202  [41.499498, -81.695391]

print vincenty(df['location'][0], df['location'][1]).miles
>>> 538.390445157

【讨论】：

我知道这就是问题所在，但无法弄清楚我们该怎么做