Python 返回经纬度坐标集之间的最小距离

我正在写一个代码来计算两组点之间的最短距离。基本上，我已经创建了一个csv，在坐标中有一组位置，第二个csv，在坐标中有第二组位置。例如，列表A中的坐标可以是（50，-10）、（60,70）、（40，-19），而列表B中的坐标可以是（40,87）、（60,90）、（23,20）。我在网上找到的所有帮助我计算的东西都在一个列表和一个点之间：这对我不起作用

到目前为止，我能够计算所有点之间的距离（A1和B1之间，A1和B2之间，A1和B3之间，A2和B1之间，等等）。这很好，但我想要的是从列表A中的点1到列表B中任何点的最小距离。本质上，列表B中的哪个位置最接近列表A中的每个点

我试图找到一种方法来运行它，这样它会检查A1与B1、B2、B3等的对比，然后返回最短距离，例如A1和B3之间的x英里

到目前为止，我掌握的情况如下：

import pandas as pd
import geopy.distance

df = pd.read_csv('AirportCoords.csv')
df2 = pd.read_csv('HotelCoords.csv')

for i,row in df2.iterrows():
coordinate = row.lat, row.long
for i,row in df.iterrows():
    coordinate2 = row.latitude, row.longitude

    distance = geopy.distance.geodesic(coordinate, coordinate2).km
    print(distance)

---

你说的是比较A的每个元素和B的每个元素，这意味着你应该有一个嵌套的循环，但是你的示例代码实际上有两个顺序的循环

import pandas as pd
import geopy.distance

df = pd.read_csv('AirportCoords.csv')
df2 = pd.read_csv('HotelCoords.csv')


for i,row in df.iterrows(): # A
    a = row.latitude, row.longitude
    distances = []
    for j,row2 in df2.iterrows(): # B
        b = row2.lat, row2.long
        distances.append(geopy.distance.geodesic(a, b).km)

    min_distance = min(distances)
    min_index = distances.index(min_distance)

    print("A", i, "is closest to B", min_index, min_distance, "km")

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你说的是比较A的每个元素和B的每个元素，这意味着你应该有一个嵌套的循环，但是你的示例代码实际上有两个顺序的循环

import pandas as pd
import geopy.distance

df = pd.read_csv('AirportCoords.csv')
df2 = pd.read_csv('HotelCoords.csv')


for i,row in df.iterrows(): # A
    a = row.latitude, row.longitude
    distances = []
    for j,row2 in df2.iterrows(): # B
        b = row2.lat, row2.long
        distances.append(geopy.distance.geodesic(a, b).km)

    min_distance = min(distances)
    min_index = distances.index(min_distance)

    print("A", i, "is closest to B", min_index, min_distance, "km")

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也许能帮你，也许能帮你，谢谢！这是一个非常愚蠢的错误，但现在我理解了嵌套循环，所以我非常感谢您。不客气。如果这完全回答了您的问题，您能将其标记为已接受的答案吗？这样问题就会显示为已解决谢谢！这是一个非常愚蠢的错误，但现在我理解了嵌套循环，所以我非常感谢您。不客气。如果这完全回答了您的问题，您能将其标记为已接受的答案吗？这样，问题就被解决了