如何使用python从GPS（经纬度）时间序列数据中提取速度和加速度特征

我想从GPS数据（经度和纬度）中提取尽可能多的数字特征。我将熊猫与python一起使用。我感兴趣的主要特征是速度、横向和纵向加速度

数据样本如下所示，每1秒读取一次。我在谷歌上搜索答案，但我只能找到速度和地图可视化的方程式。然而，我相信可以从这些数据中提取更多的特征

Longitude   Latitude
35.48396    33.902283
35.484046   33.90227
35.484128   33.902241
35.484222   33.90216
35.484282   33.90218
35.484336   33.902201
35.484431   33.902166
35.484504   33.902213
35.484582   33.9022

看

---

使用ML并自己动手。从GPS提取特征用于ML目的。我相信从数据中提取横向和纵向加速度会产生更好的预测。尝试

df。描述
，然后从那里开始工作。有许多数据处理函数，如mean、std等，可以与滚动窗口或重采样组结合使用。首先，自己动手解决这个问题。就像我提到的，这不是一个代码血汗工厂。谢谢，一个有趣的远程图书馆。然而，我不确定是否有可能从数据中提取横向和纵向加速度。只需计算位置之间的一些速度，就可以计算加速度。
from pygeodesy.sphericalNvector import LatLon

p = LatLon(35.48396, 33.902283)
q = LatLon(35.484046, 33.90227)
d = p.distanceTo(q) # 9.64 km