Python 在彼此的范围内平均数据点？

我有一个包含以下列的熊猫数据框：

lat1    lon1    lat2    lon2

---

lat

和

lon

变量是以度为单位的纬度和经度。许多点彼此非常非常接近。我想将这个数据帧划分成“集群”，例如，将彼此相距60英尺以内的所有数据点分组在一起。我知道我可以使用

geopy.distance.vincenty

获得点之间的距离。但我不确定如何通过数据帧循环到基于彼此距离的聚类点。

问题是您的任务没有很好地定义

考虑a、b、c点。设距离为：a到b:40，b到c:40，a到c80

现在，如果你想平均60分，那么你需要用a和c来平均b，而不是a和c

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在这里你需要更精确。可能是单链接群集，但可能您需要完整链接、平均链接、ward、DBSCAN或…

问题在于您的任务定义不明确

考虑a、b、c点。设距离为：a到b:40，b到c:40，a到c80

现在，如果你想平均60分，那么你需要用a和c来平均b，而不是a和c

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在这里你需要更精确。可能是单链接群集，但可能您想要完整链接，或平均链接，或ward，或DBSCAN，或…

签出。这是一种不同的语言，但问题是相同的。您是希望对彼此距离固定的数据点进行分组（如示例中的60英尺），还是希望分组更具动态性？你可以看看后者的“基于密度的聚类”算法。你可以检查一下，我最初打算使用固定距离，但我喜欢你们提到的动态方法。我会试试的，谢谢！退房这是一种不同的语言，但问题是相同的。您是希望对彼此距离固定的数据点进行分组（如示例中的60英尺），还是希望分组更具动态性？你可以看看后者的“基于密度的聚类”算法。你可以检查一下，我最初打算使用固定距离，但我喜欢你们提到的动态方法。我会试试的，谢谢！