Python 通过Pandas数据循环，并通过2个输入找到最大值过滤器（lat-long）

我们有一些来自NASA api的关于最亮恒星的数据，根据给定的数据，我们必须找到从某个位置可见的最亮恒星，我们必须经过的位置是lat-long。能量最大的那一排将是最亮的恒星

import requests
import json
import pandas as pd

results=requests.get('https://ssd-api.jpl.nasa.gov/fireball.api?date-min=2017-01-01&date-max=2020-01-01&req-loc=true&limit=10')

parsed_data=results.text

final_data=json.loads(parsed_data)

#print(type(final_data["fields"]))
#print(type(final_data["data"]))

df = pd.DataFrame(final_data["data"],columns = final_data["fields"]) 
print(df.head())


                  date energy impact-e   lat lat-dir    lon lon-dir   alt   vel  
0  2019-12-21 14:30:52    6.5     0.21  56.5       N  147.6       W  35.5  22.2    
1  2019-12-11 01:19:11    3.9     0.13  47.7       N  161.7       E    37  17.8    
2  2019-12-06 10:19:57    4.6     0.15   3.3       S   37.7       W  19.5  None    
3  2019-12-03 06:46:27    4.2     0.14   5.6       N   52.2       W  61.5  None    
4  2019-11-28 20:30:54    2.7    0.095  35.7       N   31.7       W    35  13.0 

---

我需要一种循环技术，将输入作为lat-long，并根据该lat-long找到最亮的星。

找到能量最大的行，其中

lat

和

long

匹配：

import requests
import json
import pandas as pd

results=requests.get('https://ssd-api.jpl.nasa.gov/fireball.api?date-min=2017-01-01&date-max=2020-01-01&req-loc=true&limit=10')

parsed_data=results.text

final_data=json.loads(parsed_data)

#print(type(final_data["fields"]))
#print(type(final_data["data"]))

df = pd.DataFrame(final_data["data"],columns = final_data["fields"]) 
print(df.head())


                  date energy impact-e   lat lat-dir    lon lon-dir   alt   vel  
0  2019-12-21 14:30:52    6.5     0.21  56.5       N  147.6       W  35.5  22.2    
1  2019-12-11 01:19:11    3.9     0.13  47.7       N  161.7       E    37  17.8    
2  2019-12-06 10:19:57    4.6     0.15   3.3       S   37.7       W  19.5  None    
3  2019-12-03 06:46:27    4.2     0.14   5.6       N   52.2       W  61.5  None    
4  2019-11-28 20:30:54    2.7    0.095  35.7       N   31.7       W    35  13.0 

def查找最亮的恒星（df、lat、lon）：
尝试：
idx=df[（df.lat.eq（lat））和（df.lon.eq（lon））].energy.idxmax（）
返回df.loc[idx]
除：
返回“在数据帧中找不到lat和long”

如果

lat

和

lon

与数据帧中的a行不匹配，它将返回错误消息

---

例如：

df[['energy'，'lat'，'lon']]=df[['energy'，'lat'，'lon']].astype（float）
寻找最亮的恒星（df，56.5147.6）

输出：

date        2019-12-21 14:30:52
energy                      6.5
impact-e                   0.21
lat                        56.5
lat-dir                       N
lon                       147.6
lon-dir                       W
alt                        35.5
vel                        22.2
Name: 0, dtype: object

---

您可以在函数内部轻松使用，如：

lat=float（输入（'哪个是纬度？'））
lon=float（输入（'哪个是经度？'））

---

您可能也需要使用。

是否需要将多个

lat long

作为输入？还是只有一个？