Python Bigquery根据时间/位置数据（当前行上方/下方的行）获取速度

我在Bigquery中有一个表，其中包含Nascar驱动程序的跟踪数据以及我正在进行的项目的虚拟数据。x和y坐标每秒取10次。capture_帧表示当前帧，每个连续的capture_帧应该相隔100毫秒，因为数据每100毫秒采集一次

我想计算每个车手每圈的速度。我知道如何在熊猫身上做到这一点，但我认为这在bigquery中是可能的。为了计算速度，我查看了捕获帧之前的两行和捕获帧之后的两行，然后除以历元时间差，应该是400毫秒

下面是一个示例，其中一名车手在第一圈的1场比赛中使用了几个捕捉帧。每圈有几百个捕捉帧，然后还有20个车手混合在一起，但如果我们只看一个车手/比赛/圈，就更容易理解了

+------+---------+-----+--------+----+------+-----+------------+-------------+-------------+
| Race | Capture | Lap | Driver | …  | X    | Y   | Epoch_time | Delta_dist  | Curr_speed  |
|      | _frame  |     |        |    |      |     |            |             |             |
+------+---------+-----+--------+----+------+-----+------------+-------------+-------------+
| I500 | 1       | 1   | Logano | …. | 2.1  | 1   | 1552089720 | NULL        | Null        |
+------+---------+-----+--------+----+------+-----+------------+-------------+-------------+
| I500 | 2       | 1   | Logano | …  | 2.2  | 1.1 | 1552089820 | NULL        | Null        |
+------+---------+-----+--------+----+------+-----+------------+-------------+-------------+
| I500 | 3       | 1   | Logano | …  | 2.22 | 1.2 | 1552089920 | 2.265921446 | 0.005664804 |
+------+---------+-----+--------+----+------+-----+------------+-------------+-------------+
| I500 | 4       | 1   | Logano | .. | 3.22 | 1.5 | 1552090020 | 3.124163888 | 0.00781041  |
+------+---------+-----+--------+----+------+-----+------------+-------------+-------------+
| I500 | 5       | 1   | Logano | .. | 4.22 | 1.8 | 1552090120 | NULL        | null        |
+------+---------+-----+--------+----+------+-----+------------+-------------+-------------+
| I500 | 6       | 1   | Logano | .. | 5.22 | 1.9 | 1552090220 | NULL        | null        |
+------+---------+-----+--------+----+------+-----+------------+-------------+-------------+

第3帧的增量距离由sqrt4.22-2.1^2+1.8-1^2/1计算，当前速度是该数字除以400。比赛的第一个/最后两个距离和速度将为零，因为没有先前的x或y坐标，这是可以的，因为在距离出发或停止0.1秒的时候，实际上没有任何速度

在《熊猫》中，我会这样做，但这并不是一个很好的代码，因为我只是让每个车手和比赛都独立进行：

#laps_per_race dictionary with num laps per race
for driver in driver_list:
    for race in race_list:
        driver_race_query = “SELECT * from nascar_xyz where driver={driver} and Race={race}”.format(driver=driver, race=race)
        df_entire_race = client.query(driver_race_query).to_dataframe()
        num_laps = laps_per_race[race]
        for lap in num_laps: 
            #get subset of dataframe just for this lap 
            df = df_entire_race.loc[df_entire_race['Lap'] == lap]
            df.sort_values(‘Epoch_time’, inplace=True)
            df[‘prev_x’] = df[‘X’].shift(2)
            df[‘next_x’] = df[‘X’].shift(-2)
            df[‘prev_y’] = df[‘Y’].shift(2)
            df[‘next_y’] = df[‘Y’].shift(-2)
            #this is just distance function sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)
            df['delta_dist'] = np.sqrt((df[‘X’].shift(-2) - df[‘X’].shift(2))**2 + (df[‘Y’].shift(-2) - df[‘Y’].shift(2))**2))

            #400.0 is the time actual difference
            df['Curr_speed'] = df['delta_dist']/400.0

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我认为，在我的sql查询中，我要么必须执行group by，要么必须执行partition by to，因为我希望按驱动程序id查看每个比赛，然后如果该抽象级别有意义，则执行lap。也许对于速度和前瞻性，我可以用窗口或者类似于大熊猫移动的滞后来做一些事情

你走的是正确的道路。我将获取一个围绕史坦顿岛行驶的公交车的公共数据集——我将通过查看它们的lat、lon来使用地理距离：

WITH data AS (
  SELECT bus, ST_GeogPoint(longitude, latitude) point
    , PARSE_TIMESTAMP('%Y%m%d %H%M%S',FORMAT('%i %06d', day, time)) ts
  FROM `fh-bigquery.mta_nyc_si.201410_bustime`
  WHERE day=20141014
  AND bus IN (7043, 7086, 7076, 2421, 7052, 7071)
)


SELECT * 
FROM (
  SELECT bus, ts, distance/time speed
  FROM (
    SELECT bus, ts
      , ST_DISTANCE(point, LAG(point, 3) OVER(PARTITION BY bus ORDER BY ts)) distance
      , TIMESTAMP_DIFF(ts, LAG(ts, 3) OVER(PARTITION BY bus ORDER BY ts), SECOND) time
    FROM data
  )
  WHERE time IS NOT null 
)
WHERE speed < 500

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切中要害的评论：我很惊讶这个问题在不到5分钟的时间里得到了3票的支持。现在还不清楚——你希望得到什么样的结果。你能举个例子吗，这样我们就可以不做太多的推测而提供帮助