在excel中有两列经纬度数据怎么计算它与第一个地址的距离

要计算两个经纬度之间的距离，可以使用Haversine公式。以下是一个使用Python的示例代码：

import math

def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
    # 将经纬度转换为弧度
    lat1, lon1, lat2, lon2 = map(math.radians, [lat1, lon1, lat2, lon2])

    # Haversine公式
    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1
    a = math.sin(dlat/2)**2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon/2)**2
    c = 2 * math.asin(math.sqrt(a))
    r = 6371 # 地球平均半径，单位为公里
    return c * r

# 示例
lat1, lon1 = 39.9, 116.3  # 第一个地址的经纬度
lat2, lon2 = 40.1, 116.5  # 第二个地址的经纬度
print(distance(lat1, lon1, lat2, lon2))  # 输出两个地址之间的距离，单位为公里

你可以将这段代码应用到你的Excel表格中，计算每个经纬度与第一个地址的距离。如果你不熟悉Python，也可以使用一些在线距离计算器来计算它们之间的距离。

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用墨卡托投影将excel中两列经纬度坐标转为平面坐标并写入新的两列的代码

您好，关于您的问题，可以使用Python中的geopandas库来实现墨卡托投影的转换，并使用pandas库来读取和写入excel文件。以下是一段示例代码：

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("input.xlsx")

# 创建GeoDataFrame，利用经纬度列创建Point对象
gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry=gpd.points_from_xy(df['经度'], df['纬度']), crs="EPSG:4326")

# 将坐标系转换为墨卡托投影
gdf = gdf.to_crs("EPSG:3857")

# 将墨卡托投影下的x和y分别写入新的两列
df['x'] = gdf.geometry.x
df['y'] = gdf.geometry.y

# 写入Excel文件
df.to_excel("output.xlsx", index=None)

希望对您有帮助！

用代码实现根据表格给出的经纬度算出两个地点的驾车时间以及距离，注意一个表格一行只有一个地址的经纬度，需要算出每两个地址之间的距离以及驾车时间（使用高德地图），给的表格（excel表）数据只有两列，一列叫地址，一列叫经纬度，经纬度在同一列并用“，”隔开，最后将得到的数据绘制成excel表

首先，需要安装 `requests` 和 `xlwings` 两个库，可以使用以下命令进行安装：

pip install requests xlwings

然后，我们可以按照以下步骤进行实现：

1. 导入需要的库和模块：

import requests
import xlwings as xw

2. 读取 Excel 表格数据，获取地址和经纬度信息：

# 打开 Excel 文件
wb = xw.Book('data.xlsx')
sht = wb.sheets[0]

# 获取地址和经纬度列的数据
address_data = sht.range('A2:A' + str(sht.cells.last_cell.row)).value
location_data = sht.range('B2:B' + str(sht.cells.last_cell.row)).value

3. 定义函数，根据地址信息获取经纬度：

def get_location(address):
    url = 'https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo'
    params = {
        'key': 'your_amap_api_key',
        'address': address
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    json_data = response.json()
    location = json_data['geocodes'][0]['location']
    return location.split(',')

这里需要替换 `your_amap_api_key` 为你的高德地图开放平台 API Key。

4. 定义函数，根据起点和终点经纬度计算驾车距离和时间：

def get_distance(start_location, end_location):
    url = 'https://restapi.amap.com/v3/direction/driving'
    params = {
        'key': 'your_amap_api_key',
        'origin': ','.join(start_location),
        'destination': ','.join(end_location),
        'output': 'json'
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    json_data = response.json()
    distance = json_data['route']['paths'][0]['distance'] / 1000  # 单位：公里
    duration = json_data['route']['paths'][0]['duration'] / 60  # 单位：分钟
    return distance, duration

同样需要替换 `your_amap_api_key`。

5. 处理数据并计算距离和时间：

# 处理数据并计算距离和时间
data = []
for i in range(len(address_data)):
    for j in range(i + 1, len(address_data)):
        start_address = address_data[i]
        end_address = address_data[j]
        start_location = get_location(start_address)
        end_location = get_location(end_address)
        distance, duration = get_distance(start_location, end_location)
        data.append([start_address, end_address, distance, duration])

6. 将结果写入 Excel 表格中：

# 将结果写入 Excel 表格中
sht_out = wb.sheets.add()
sht_out.range('A1').value = ['起点', '终点', '距离（公里）', '时间（分钟）']
sht_out.range('A2').value = data
sht_out.autofit()

完整代码如下：