本文介绍了PANDA：基于多列对数据表的行运行计算，并将输出存储在新列中的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我正在尝试计算两个位置之间的距离，我已经得到了这两个目的地的经度和纬度。在我的CSV中，我有4列(LAT1、LON1、LAT2、LON2)，我如何应用下面的代码，以便用下面的代码计算出的距离创建名为‘Distance’的第5列？
import math
from math import sin, cos, sqrt, atan2, radians
# approximate radius of earth in km
R = 6373.0
#Test
lat1 = radians(25.2296756)
lon1 = radians(36.0122287)
lat2 = radians(51.406374)
lon2 = radians(20.9251681)
dlon = lon2 - lon1
dlat = lat2 - lat1
a = sin(dlat / 2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon / 2)**2
c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))
distance = R * c
print("Result:", distance)
print("Should be:", 3181.11, "km")
数据帧：
df = pd.DataFrame({'Normalised': {(0, 'London,', 'United', 'Kingdom'): '-',
(1, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): '-',
(2, 'London,', 'United', 'Kingdom'): '-',
(3, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): '-',
(4, 'London,', 'United', 'Kingdom'): '-'},
'City': {(0, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'New',
(1, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): 'London,',
(2, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'New',
(3, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): 'London,',
(4, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'Singapore,'},
'Pair': {(0, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'York,',
(1, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): 'United',
(2, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'York,',
(3, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): 'United',
(4, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'Singapore'},
'Departure': {(0, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'United',
(1, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): 'Ki...',
(2, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'United',
(3, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): 'Ki...',
(4, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'SIN'},
'Code': {(0, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'Stat.',
(1, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): 'JNB',
(2, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'Stat',
(3, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): 'JNB',
(4, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'LHR'},
'Arrival': {(0, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'LHR',
(1, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): 'LHR',
(2, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'LHR',
(3, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): 'LHR',
(4, 'London,', 'United', 'Kingdom'): '1.3'},
'Code.1': {(0, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'JFK',
(1, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): '-26.1',
(2, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 'JFK',
(3, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): '-26.1',
(4, 'London,', 'United', 'Kingdom'): '103.98'},
'Departure_lat': {(0, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 51.5,
(1, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): 28.23,
(2, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 51.5,
(3, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): 28.23,
(4, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 51.47},
'Departure_lon': {(0, 'London,', 'United', 'Kingdom'): -0.45,
(1, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): 51.47,
(2, 'London,', 'United', 'Kingdom'): -0.45,
(3, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): 51.47,
(4, 'London,', 'United', 'Kingdom'): -0.45},
'Arrival_lat': {(0, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 40.64,
(1, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): -0.45,
(2, 'London,', 'United', 'Kingdom'): 40.64,
(3, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): -0.45,
(4, 'London,', 'United', 'Kingdom'): np.nan},
'Arrival_lon': {(0, 'London,', 'United', 'Kingdom'): -73.79,
(1, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): np.nan,
(2, 'London,', 'United', 'Kingdom'): -73.79,
(3, 'Johannesburg,', 'South', 'Africa'): np.nan,
(4, 'London,', 'United', 'Kingdom'): np.nan}})
推荐答案
您可以为距离计算定义一个自定义函数。然后，使用.apply()对每行调用并应用该函数，以获得每行的距离。
1.定义距离计算的自定义函数，如下所示：
import math
from math import sin, cos, sqrt, atan2, radians
def get_distance(in_lat1, in_lon1, in_lat2, in_lon2):
# approximate radius of earth in km
R = 6373.0
lat1 = radians(in_lat1)
lon1 = radians(in_lon1)
lat2 = radians(in_lat2)
lon2 = radians(in_lon2)
dlon = lon2 - lon1
dlat = lat2 - lat1
a = sin(dlat / 2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon / 2)**2
c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))
distance = R * c
return distance
2.使用.apply()对每行调用并应用函数，得到每行的距离，如下所示：
df['Distance'] = df.apply(lambda x: get_distance(x['Departure_lat'], x['Departure_lon'], x['Arrival_lat'], x['Arrival_lon']), axis=1)
演示
输入数据帧
City Departure_lat Departure_lon Arrival_lat Arrival_lon
0 CityName1 25.229676 36.012229 51.406374 20.925168
输出
City Departure_lat Departure_lon Arrival_lat Arrival_lon Distance
0 CityName1 25.229676 36.012229 51.406374 20.925168 3181.11039
这篇关于PANDA：基于多列对数据表的行运行计算，并将输出存储在新列中的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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