问题标签 [geopy]

我有一个包含超过 500 万行地理位置数据的两列（纬度、经度）的 csv 文件。我需要识别不在列表中任何其他点 5 英里范围内的点，并将所有内容输出回另一个具有额外列 ( CloseToAnotherPoint) 的 CSV，即True是否有另一个点在 5 英里范围内，False如果有不。

这是我当前使用的解决方案geopy（不进行任何网络调用，仅使用该函数计算距离）：

正如您可能会看到的那样，这个解决方案非常慢。事实上太慢了，我让它运行了3 天，它仍然没有完成！

我考虑过尝试将数据分成块（多个 CSV 文件或其他内容），以便内部循环不必查看所有其他点，但随后我必须弄清楚如何确保边界每个部分都对照其相邻部分的边界进行检查，这似乎过于复杂，恐怕这比它的价值更令人头疼。

那么关于如何使这更快的任何指示？

目前我需要进行一些距离计算。为此，我在 ipython-notebook（版本 4.0.4）上尝试以下操作：

不幸的是，我在运行上面的代码时收到以下错误：ImportError: No module named 'geopy'

由于我是 python 的新手，我想知道如何安装这个模块（没有管理员权限）或者我有什么其他简单的选项来进行这个计算？

谢谢，ML

我的问题很简单。从geopy.distance，我可以计算两点之间的距离。但我无法转换数据格式以进行进一步计算。

像这样的代码：

错误：

* 不支持的操作数类型：“int”和“vincenty”

我试图将其更改Distance(xxx)为 np.array: np.array(length)，但失败了。显示为array(Distance(388.659276576), dtype=object)，还不能直接支持计算。

我正在根据邮政编码计算纬度和经度。

我已经安装geopy

在我的代码中：

当我调用上述方法时，我给出了巴基斯坦拉合尔的邮政编码，即 54000。

经纬度输出为：

拉合尔的实际经纬度为

在打印位置时，我得到：

有什么问题？

我已经将 geopy 用于 python 项目大约两个月了。我可能已经使用了 100 次以下的代码，一次只得到一个回报。所以我不认为我在滥用它。

昨天我收到超时错误，今天我收到以下错误：

geopy.exc.GeocoderInsufficientPrivileges：HTTP 错误 403：禁止。

我怎样才能获得“足够的特权”？任何人都知道我如何通过电子邮件或付款来完成这项工作？

我正在尝试使用来确定数据框中每一行的国家/地区pandas名称geopy。我所拥有的是：

这返回

没有发生错误，但我的输出没有用。我不确定它是否只是返回不正确，或者我的apply.

尝试使用 geopy 返回的纬度和经度来创建 shapefile。如果我给它一组数字（44.977753，-93.2650108），shapefile 创建器部分工作线，但它不适用于返回的数据 lat_long。我的想法是它需要一个“，”，但我不知道。

我正在努力计算多组经纬度坐标之间的距离。简而言之，我发现了许多使用数学或 geopy 的教程。当我只想找到一组坐标（或两个唯一位置）之间的距离时，这些教程非常有用。但是，我的目标是扫描一个包含 400k 起点和终点坐标组合的数据集。下面列出了我使用的代码的一个示例，但是当我的数组大于 1 条记录时，我似乎遇到了错误。任何有用的提示将不胜感激。谢谢你。

我正在尝试将 (~320+) 德克萨斯地址列表映射到 lat,lng。

我开始使用 geopy（简单示例），它适用于某些地址，但它在一组地址上失败。

所以我将备份与 googlemaps 地理编码集成在一起......但它也失败了。下面是代码...见address_to_geoPt。

然而，当我通过浏览器提交失败的地址时，它会找到地址......关于如何获得更可靠点击的任何提示？我应该使用哪个 googleapi（请参阅 address_to_geoPt_googlemaps()）

下面显示了一组未被地理编码器映射的地址。

我可以申请我的 invincenty并确定两台连续机器之间的距离。但是，我想在不重复的情况下找到组中所有机器之间的距离。geopydataframepandas

例如，如果我按公司名称分组，并且有 3 台机器与该公司关联，我想找到机器 1 和 2、1 和 3 以及（2 和 3）之间的距离，但不计算（2和 1) 和 (3 和 1) 因为它们是对称的（结果相同）。

这只能找到组中连续机器的距离我该如何扩展以找到组中所有机器的距离？

此代码返回：

编辑：

期望的输出将找到公司相关机器的唯一距离组合；也就是说，因为co_nm aa我们会得到 ser_no (1,2), (1,3), (2,3), (1,3) 之间的距离以及机器的距离 in co_nm bband cc，但我们不会确定不同co_nm组中机器的距离。

这有意义吗？