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这些是我的数据框：

import pandas as pd
from geopy.distance import geodesic

df1 = pd.DataFrame({'name':['a','b','c','d'], 'lat':[37.51, 41.33,37.51, 41.33], 'long':[71.81, 77.89,71.81, 77.89]})

df2 = pd.DataFrame({'id':[1,2], 'loc_a':['a','c'],'loc_z':['b','d']})

我想计算之间的距离，loc_a并loc_z使用来自df1各个a, b, c, d值的坐标。

过去我使用过这个公式，但我的 LONGITUDE 和 LATITUDE 列将在同一个数据框中。

df2['lat_long_diff'] = df2.apply(lambda x : geodesic((x['LATITUDE_first'],x['LONGITUDE_first']),(x['LATITUDE_second'],x['LONGITUDE_second'])).miles,axis=1)

在这种情况下，我希望 LATITUDE 和 LONGITUDE 应该取自 df1

输出 ：

df2

id    loc_a     loc_z       lat_long_diff
1      a          b        "value in miles"
2      c          d        "value in miles"
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3 回答 3

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先用DataFrame.merge再用apply：

df2 = df2.merge(df1.add_suffix('1').rename(columns={'name1':'loc_a'}), on='loc_a', how='left') 
df2 = df2.merge(df1.add_suffix('2').rename(columns={'name2':'loc_z'}), on='loc_z', how='left') 
print (df2)
   id loc_a loc_z   lat1  long1   lat2  long2
0   1     a     b  37.51  71.81  41.33  77.89
1   2     c     d  37.51  71.81  41.33  77.89

df2['lat_long_diff'] = df2.apply(lambda x : geodesic((x['lat1'],x['long1']),(x['lat2'],x['long2'])).miles,axis=1)
于 2020-05-27T06:34:33.067 回答
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加入两个数据框，然后您可以应用您的公式。

于 2020-05-27T06:33:53.953 回答
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您可以使用它们各自的坐标映射标签(a, b, c, d)，然后用于计算距离。：df2(lat, long)df1.apply

mapping = df1.set_index('name').agg(tuple, axis=1)
coords = df2[['loc_a', 'loc_z']].transform(lambda s: s.map(mapping))
df2['lat_long_diff'] = coords.apply(lambda x : geodesic(x['loc_a'], x['loc_z']).miles, axis=1)

中间步骤：

# print(mapping)
name
a    (37.51, 71.81)
b    (41.33, 77.89)
c    (37.51, 71.81)
d    (41.33, 77.89)
dtype: object

# print(coords)
            loc_a           loc_z
0  (37.51, 71.81)  (41.33, 77.89)
1  (37.51, 71.81)  (41.33, 77.89)

结果：

# print(df2)
  id loc_a loc_z  lat_long_diff
0   1     a     b     418.480212
1   2     c     d     418.480212
于 2020-05-27T06:53:02.273 回答