【问题标题】:Pandas function .apply() not passing arguments "ValueError: Point coordinates must be finite. (nan, nan, 0.0) has been passed as coordinates."Pandas 函数 .apply() 未传递参数“ValueError:点坐标必须是有限的。(nan,nan,0.0)已作为坐标传递。”
【发布时间】:2021-03-07 16:46:54
【问题描述】:

Python 大师 我正在尝试使用 pandas .apply() 函数加速我的代码。 但是,我遇到了一个我不知道如何解决的问题。
该脚本的主要目标是遍历 DataFrame 并确定地图上 2 个点之间的距离。为此,我使用 geopy 库并构建了函数:

def distance_2points(lat1, long1, lat2, long2):
    coord1 = (lat1, long1)
    coord2 = (lat2, long2)
    results = distance.distance(coord1, coord2).km
    return results

当我测试函数时,它没有问题,但是当我尝试将它与.apply() 一起使用时,我得到了

ValueError:点坐标必须是有限的。 (nan, nan, 0.0) 已作为坐标传递。

完整代码

from geopy import distance
import pandas as pd
from datetime import datetime
import time
startTime = datetime.now()
print(datetime.now() - startTime)
lat1 = 40.067982
long1 = -75.056641
def distance_2points(lat1, long1, lat2, long2):
    coord1 = (lat1, long1)
    coord2 = (lat2, long2)
    results = distance.distance(coord1, coord2).km
    return results
df = pd.read_csv('data.csv')
df['distance'] = df.apply(lambda row: distance_2points(lat1, long1, lat2=row['lat'], long2=row['long'] ), axis=1)
print(datetime.now() - startTime)

谁能解释一下是什么问题?

数据示例 https://docs.google.com/spreadsheets/d/11sahfFQcv_PcODUvFxe6ziY_TeBjDkfLCpf2baqEKck/edit?usp=sharing

【问题讨论】:

    标签: python python-3.x pandas apply geopy


    【解决方案1】:

    试试这个:

    from geopy import distance
    import pandas as pd
    from datetime import datetime
    import time
    
    startTime = datetime.now()
    print(datetime.now() - startTime)
    lat1 = 40.067982
    long1 = -75.056641
    
    def distance_2points(row):
        coord1 = (lat1, long1)
        coord2 = (row['lat'], row['long'])
        results = distance.distance(coord1, coord2).km
        return results
    
    df = pd.read_csv('data.csv')
    df['distance'] = df.apply(lambda row: distance_2points(row), axis=1)
    print(datetime.now() - startTime)
    

    事实上,您可以通过将命名函数直接应用到您的数据帧而不使用 lambda 来进一步简化:

    df['distance'] = df.apply(distance_2points, axis=1)
    

    【讨论】:

    猜你喜欢
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    • 2017-05-18
    • 1970-01-01
    • 2019-02-20
    相关资源
    最近更新 更多