查找一对GPS坐标属于哪一行的有效方法

Question

我有一个带有一组 GPS 纬度/经度坐标的数据框（称为 A）

Lat | Long
28.6752213, 77.09311140000001

我有另一个 CSV（有很多行，超过一百万 - 称之为 B）的形式

这基本上是一个网格，具有 4 个角的纬度/经度坐标。

问题

我需要找到 A 中的每一行，它在 B 中由哪个（非唯一）行界定。如中所示，gps 坐标位于框内，如 B 中的行所述。我有一个函数当给定来自 A 的坐标和 B 中的行时，返回 True/False。

现在我正在使用蛮力方法，遍历整个 B 数据框并检查每一行是否属于该框。但是，这非常低效且非常缓慢。

我确信必须有更好的方法来解决这个问题，因为这是一个常见问题。谁能指点我？

谢谢！ :)

编辑：

用于查找特定 gps_coord 是否属于由行定义的框的函数的代码

import matplotlib.path as path
def find_if_point_in_bounding_box(row,gps_coords):
    top_left_lat = row['top_left_lat']
    top_left_long = row['top_left_long']
    top_right_lat = row['top_right_lat']
    top_right_long = row['top_right_long']
    bottom_left_lat = row['bottom_left_lat']
    bottom_left_long = row['bottom_left_long']
    bottom_right_lat = row['bottom_right_lat']
    bottom_right_long = row['bottom_right_long']

    lat,long = gps_coords
     # create box
    p = path.Path([(top_left_lat, top_left_long),(top_right_lat,top_right_long),(bottom_left_lat,bottom_left_long),(bottom_right_lat,bottom_right_long)])
    res = p.contains_points([(lat,long)])[0]
    return res

Answer 1

您的 8 个坐标中的每一个仅包含 4 个唯一值：2 个纬度（形成每个框的顶部和底部边界，或南北边界）和两个经度（左右边界，西风和东风）。在 4 个角的 4 个（纬度，经度）组合之间，您会看到有重复的值。您只需将您的位置与 4 个边界进行比较，纬度应位于（或位于）两个纬度边界之间，经度应位于两个经度边界之间。

因此，您可以简单地根据top_*_lat 和bottom_*_lat 中的一个为纬度，以及*_left_long 和*_right_long 中的每个为经度，请求具有匹配边界框的行：

lat, long = <latitude>, <longitude>
matching_rows = df.query(
    # top and bottom latitudes, top lat > bottom lat, north to south
    "top_left_lat >= @lat >= bottom_right_lat and "
    # left and right longitudes, left long < right long, west to east
    "top_left_long <= @long <= bottom_right_long"
)

上面的pandas.DataFrame.query() expression 只是做了一个简单的几何点包含测试，并假设您的边界框不越过反子午线（国际日期变更线）也不与任何一个极点重叠。

您必须为输入数据框中的每个位置执行此操作； Pandas 还不能基于任意表达式合并数据帧。您可以按两个坐标之一对输入进行分组，以生成与该坐标匹配的行子集，然后在每个组的第二个坐标上进一步过滤它们。

如果您的输入数据框也非常大，那么使用数据库进行此类连接可能会更好。