pandas 坐标间距离计算

你可以使用 Pandas 来计算坐标之间的距离。首先，你需要确保你的数据集中包含坐标信息。假设你的数据集包含了两个坐标列，分别是 x 和 y，你可以使用以下方法来计算它们之间的距离。

首先，导入 Pandas 和 Numpy 库：

import pandas as pd
import numpy as np

接下来，假设你的数据集名为 df，坐标列名为 'x' 和 'y'，你可以使用以下代码计算所有坐标之间的欧氏距离：

# 计算欧氏距离
df['distance'] = np.sqrt(df['x']**2 + df['y']**2)

如果你想计算特定两个坐标之间的距离，可以使用以下代码：

# 计算特定两个坐标之间的距离
x1, y1 = 1, 2  # 第一个坐标
x2, y2 = 3, 4  # 第二个坐标

distance = np.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2)
print(distance)

这样你就可以使用 Pandas 来计算坐标之间的距离了。希望对你有帮助！

相关问题

pandas求欧式距离

要使用pandas求欧式距离，可以借助scipy库中的distance_matrix函数。首先，需要导入scipy.spatial中的distance_matrix方法，然后使用该方法传入要计算距离的数据框dataframe即可。在这个问题的引用中提供了一个示例代码，我们可以参考该代码来实现。需要注意的是，传入distance_matrix方法的数据框需要是数值型的，且可以通过设置index和columns来指定行和列的名称。在引用中提供了一个数据产生的示例代码，可以将数据生成为一个包含坐标信息的数据框。然后，将该数据框作为参数传入distance_matrix方法中，即可计算出数据框中各个元素之间的欧式距离。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas计算的欧式距离矩阵](https://blog.csdn.net/Janine_1991/article/details/117447794)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pandas求两个表格不相交的集合方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38722874/12865761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

帮我用python生成一段代码，源数据路径：C:\Users\Administrator\Desktop\经纬度.xlsx.该源数据第一列是“许可证号码”，第二列是“连锁性质”，第三列是“经度”，第四列是“纬度”。代码的内容：找到所有的“连锁性质”为“直营”或是“加盟”的经纬度坐标，然后计算每一组经纬度离与它最近的“直营”或是“加盟”的经纬度坐标的距离，把该距离写在源数据的第五列，文件保存在C:\Users\Administrator\Desktop\经纬度距离计算.xlsx

以下是生成代码的Python代码：

import pandas as pd
from geopy.distance import geodesic

# 读取源数据
df = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\经纬度.xlsx')

# 筛选出“直营”或“加盟”的数据
df = df[df['连锁性质'].isin(['直营', '加盟'])]

# 计算每一组经纬度离与它最近的“直营”或是“加盟”的经纬度坐标的距离
def calc_distance(row):
    if row['连锁性质'] == '直营':
        target = df[df['连锁性质'] == '直营'].iloc[0]
    else:
        target = df[df['连锁性质'] == '加盟'].iloc[0]
    return geodesic((row['纬度'], row['经度']), (target['纬度'], target['经度'])).km

df['距离'] = df.apply(calc_distance, axis=1)

# 保存结果
df.to_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\经纬度距离计算.xlsx', index=False)

请注意，为了运行这段代码，您需要安装pandas和geopy库。您可以使用以下命令来安装它们：

pip install pandas geopy

运行代码后，您将在C:\Users\Administrator\Desktop\经纬度距离计算.xlsx中找到结果。