Python 确定点是否正在移动（窗口功能）

我有一个多人的数据集（熊猫数据框），他们有一个gps设备，并且随着时间的推移跟踪他们的位置。此数据集如下所示：

person_id | timestamp               | latitude | longitude
1         | 2019-05-15 10:01:53.231 | 10.00110 | 5.64321
1         | 2019-05-15 10:02:54.131 | 10.00310 | 5.64322
1         | 2019-05-15 10:03:55.331 | 10.00210 | 5.64325
1         | 2019-05-15 10:05:00.731 | 10.00410 | 5.64421
1         | 2019-05-15 10:06:48.434 | 10.00510 | 5.64121
1         | 2019-05-15 10:07:24.189 | 10.01110 | 5.63321
1         | 2019-05-15 10:08:53.231 | 10.02110 | 5.62821
2         | 2019-05-15 10:02:41.111 | 10.01131 | 5.64320
2         | 2019-05-15 10:03:47.221 | 10.01132 | 5.64322
2         | 2019-05-15 10:05:53.121 | 10.01130 | 5.64321
2         | 2019-05-15 10:07:24.564 | 10.01401 | 5.64331
etc.

因此，GPS设备经常测量它们的位置。有时我们会忽略一些要点，但总体而言，数据集相当不错。但是，由于设备/GPS的精度，即使您不移动，GPS坐标也会有点跳跃

我想做的是添加一列，指示一个人是否正在移动。为此，我考虑使用滚动窗口，计算窗口中的平均位置，然后计算到该位置的距离（geopy.distance.distance（）），如果窗口中任何点的距离大于给定阈值（例如15m），则这些点被视为“移动”

我在互联网上到处找了找，但真的找不到如何做到这一点（不使用低效for循环）。我会研究这样的事情：

df['moving'] = df.groupby(['mmsi']).rolling(
    window=10).apply(
        ... some function here, like:
        np.any([distance(
            lat_mean,
            lon_mean,
            row_lat,
            row_lon
        ) for row in window] > threshold))

理想情况下，我们希望窗口基于时间和最少的数据点，但这可能会使它更加困难。。。 有什么建议/想法吗