2
У меня есть dataframe, который содержит список широты/долготы координат:Векторизация функцию в панд
d = {'Provider ID': {0: '10001',
1: '10005',
2: '10006',
3: '10007',
4: '10008',
5: '10011',
6: '10012',
7: '10016',
8: '10018',
9: '10019'},
'latitude': {0: '31.215379379000467',
1: '34.22133455500045',
2: '34.795039606000444',
3: '31.292159523000464',
4: '31.69311635000048',
5: '33.595265517000485',
6: '34.44060759100046',
7: '33.254429322000476',
8: '33.50314015000049',
9: '34.74643089500046'},
'longitude': {0: ' -85.36146587999968',
1: ' -86.15937514799964',
2: ' -87.68507485299966',
3: ' -86.25539902199966',
4: ' -86.26549483099967',
5: ' -86.66531866799966',
6: ' -85.75726760699968',
7: ' -86.81407933399964',
8: ' -86.80242858299965',
9: ' -87.69893502799965'}}
df = pd.DataFrame(d)
Моя цель состоит в том, чтобы использовать функцию гаверсинуса, чтобы выяснить, расстояние между каждым пунктом в КМ:
from math import radians, cos, sin, asin, sqrt
def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
"""
Calculate the great circle distance between two points
on the earth (specified in decimal degrees)
"""
# convert decimal degrees to radians
lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
# haversine formula
dlon = lon2 - lon1
dlat = lat2 - lat1
a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
c = 2 * asin(sqrt(a))
# 6367 km is the radius of the Earth
km = 6367 * c
return km
Моя цель состоит в том, чтобы получить dataframe, который выглядит как result_df ниже, где значение расстояние между каждым идентификатором поставщика:
result_df = pd.DataFrame(columns = df['Provider ID'], index=df['Provider ID'])
Я могу сделать это в петле, однако это ужасно медленно. Я ищу некоторую помощь в преобразовании этого в векторизованный метод:
for first_hospital_coordinates in result_df.columns:
for second_hospital_coordinates in result_df['Provider ID']:
if first_hospital_coordinates == 'Provider ID':
pass
else:
L1 = df[df['Provider ID'] == first_hospital_coordinates]['latitude'].astype('float64').values
O1 = df[df['Provider ID'] == first_hospital_coordinates]['longitude'].astype('float64').values
L2 = df[df['Provider ID'] == second_hospital_coordinates]['latitude'].astype('float64').values
O2 = df[df['Provider ID'] == second_hospital_coordinates]['longitude'].astype('float64').values
distance = haversine(O1, L1, O2, L2)
crit = result_df['Provider ID'] == second_hospital_coordinates
result_df.loc[crit, first_hospital_coordinates] = distance
Я отвечал на подобный вопрос: HTTP: //stackoverflow.com/questions/25767596/using-haversine-formula-with-data-stored- in-a-pandas-dataframe/25767765 # 25767765 – EdChum
Закрыть, аспект haversine тот же. Это создание матрицы 10x10 эффективным образом - главный вопрос, хотя – DataSwede