在python中定位两条轨迹的交点

我试图找到两条飞行轨迹的交点，一旦找到了交点，我需要两条轨迹在交点处的指数。我为此编写了以下代码（针对一对航班，fa和fb）-

这在计算上是非常昂贵的（计算这一点几乎需要20秒），而且当我有数百个飞行对时，这将花费很多时间。我相信会有更快的方法来做到这一点，我真的非常感谢在这方面的投入

这两个数据帧具有相同的以下结构-

fa = pd.DataFrame([[14:07:05, 106.535, 2.524], [14:07:10, 106.525,2.526]], columns=['time', 'longitude', 'latitude'])
fb = pd.DataFrame([[14:00:05, 107.306, 3.722], [14:00:10, 107.296,3.718]], columns=['time', 'longitude', 'latitude'])

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我刚刚包含了两行数据，以便更好地描述这个问题。

我假设fa和fb都是两个df，您需要纬度和经度相等的索引，然后您可以尝试np

fa[match] = np.where((fa['latitude']==fb['latitude'] and fa['longitude']==fb['longitude']), 'True', 'False')

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如果两者都匹配，这将插入True，否则为false，然后直接打印匹配为True的那些值

我可以理解为什么算法运行缓慢…本质上，这是一个蛮力搜索，以查看一条飞行路径上的任何点是否与另一条飞行路径匹配。然而，如果存在更有效的方法，为了完全回答您的问题，您可能需要澄清一些假设

例如，您是否假设每架飞机飞行的路径最短（即两点之间的大圆路线），且没有偏差？如果是这样，这里有一个关于如何计算交点的很好的总结-

您可以在其经度和纬度列上显示数据帧：

fa=pd.DataFrame（['14:07:05'，106.535,2.524]，'14:07:10'，106.525,2.526]]，列=['time'，'longitude'，'latitude']）
fb=pd.DataFrame（['14:00:05'，107.306,3.722]，'14:00:10'，107.296,3.718]，'14:07:05'，106.535,2.524]]，列=['time'，'longitude'，'latitude']）
fa.merge（fb，on=[‘经度’、‘纬度’]）

给出（注意，我在

fb

中添加了另一个字段以获得匹配）

如果要保留索引，请重置它们（将它们转换为常规列）并使用外部合并，然后删除不匹配的行：

fa.reset_index（）.merge（fb.reset_index（），on=['longitude'，'latitude'，'how='outer'）。dropna（）

给予

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请将您的数据的一小部分作为可复制的代码，用于测试，以及所提供数据的预期输出。请参阅，和。您可以在经度和纬度字段上创建数据帧。这将消除for循环，但它仍然是一个二次增长比较。@JanWilamowski，是的，我尝试过，但如何从中获得两个数据帧的索引？mergedStuff=pd.merge（fa，fb，on=['longitude'，'latitude'，'how='inner'）。毫无疑问，这比我在下面的回答中详细阐述的循环快得多。我得到一个错误：只能比较具有相同标签的系列对象

fa[match] = np.where((fa['latitude']==fb['latitude'] and fa['longitude']==fb['longitude']), 'True', 'False')

     time_x  longitude  latitude    time_y
0  14:07:05    106.535     2.524  14:07:05

   index_x    time_x  longitude  latitude  index_y    time_y
0      0.0  14:07:05    106.535     2.524      2.0  14:07:05