Python 使用Pandas和Geopy计算两组lat/long坐标之间的距离

我尝试使用两个不同的数据帧，每个数据帧具有不同的一组横向/纵向坐标，以使用Geopy计算它们之间的距离

from geopy import distance

def dist_calc (row):
    start = (row['Lat_1' ], row['Long_1'])
    stop = (row['Lat_2'], row['Long_2'])
    return distance.great_circle(start, stop).km

df['distance'] = df.apply (lambda row: dist_calc (row), axis=1)

我一直得到下面的错误。 我也尝试过忽略_index=True

KeyError: ('Lat_2', 'occurred at index 0')

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我是否需要合并或连接数据帧来完成此操作？或者如何使此代码正常工作？

先运行dfs，然后运行函数：

new_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

def dist_calc (row):
    start = (row['Lat_1' ], row['Long_1'])
    stop = (row['Lat_2'], row['Long_2'])
    return distance.great_circle(start, stop).km

new_df['distance'] = new_df.apply (lambda row: dist_calc (row), axis=1)

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你从错误信息中了解到了什么？哦，我知道代码不起作用，因为它只调用1号数据帧。对不起？此外，您能否共享所有相关代码和数据？请参阅：。