Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/2/python/312.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
Python 如何将数据帧中的数据调用到Haversine函数中_Python_Function_Pandas_Haversine - Fatal编程技术网

Python 如何将数据帧中的数据调用到Haversine函数中

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我有一个名为lat_long的数据帧,其中包含一些位置的纬度和经度。我想找出以下每个位置之间的差异。当我使用示例函数时,我得到一个错误。KeyError:('1',u'发生在索引0')

尝试:

演示:

尝试:

演示:


“每行的距离”是什么意思?我想找出下面每行之间的差异。@AmyRose,这就是你想要的吗?@MaxU是的,但它一直告诉我“float”对象没有属性“radians”,我导入了数学和numpy。@AmyRose,我在答案中添加了一个演示,其中包含了你的数据-请检查…你的意思是什么“每行的距离?“我想找出下面每一行之间的差异。@AmyRose,这就是你想要的吗?@MaxU是的,但它一直告诉我‘float’对象没有属性‘radians’。我导入了数学和numpy。@AmyRose,我在答案中添加了一个带有你数据的演示-请检查……非常感谢你。”mcuh@AmyRose)非常感谢mcuh@AmyRose,不客气:)
    1         2
0  -6.081689  145.391881
1  -5.207083  145.788700
2  -5.826789  144.295861
3  -6.569828  146.726242
4  -9.443383  147.220050

def haversine(row):
    lon1 = lat_long['1']
    lat1 = lat_long['2']
    lon2 = row['1']
    lat2 = row['2']
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
    c = 2 * arcsin(sqrt(a)) 
    km = 6367 * c
    return km

lat_long['distance'] = lat_long.apply(lambda row: haversine(row), axis=1)
lat_long
def haversine_np(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points
    on the earth (specified in decimal degrees)

    All args must be of equal length.    

    """
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(np.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1

    a = np.sin(dlat/2.0)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2.0)**2

    c = 2 * np.arcsin(np.sqrt(a))
    km = 6367 * c
    return km
In [17]: df
Out[17]:
        lat         lon
0 -6.081689  145.391881
1 -5.207083  145.788700
2 -5.826789  144.295861
3 -6.569828  146.726242
4 -9.443383  147.220050

In [18]: df['dist'] = \
    ...:     haversine_np(df.lon.shift(), df.lat.shift(), df.ix[1:, 'lon'], df.ix[1:, 'lat'])

In [19]: df
Out[19]:
        lat         lon        dist
0 -6.081689  145.391881         NaN
1 -5.207083  145.788700  106.638117
2 -5.826789  144.295861  178.907364
3 -6.569828  146.726242  280.904983
4 -9.443383  147.220050  323.913612