2个gps坐标之间的距离答案

【问题标题】：distance between 2 gps coordinates2个gps坐标之间的距离
【发布时间】：2021-10-20 11:34:59
【问题描述】：

enter image description here我有一个带有gps数据（经度和纬度）和tripId的数据框，我想计算每个tripId的每个gps坐标（每一行）之间的距离，是否可以添加一个新列“距离”其中包含结果（我将有 sum(row)-1 ）？

-   timestamp           longitude   latitude    tripId 
0   2021-04-30 21:13:53 8.211610    53.189479   1790767 
1   2021-04-30 21:13:54 8.211462    53.189479   1790767 
2   2021-04-30 21:13:55 8.211367    53.189476   1790767 
3   2021-04-30 21:13:56 8.211343    53.189479   1790767 
4   2021-04-30 21:13:57 8.211335    53.189490   1790767 
5   2021-04-30 21:13:59 8.211338    53.189491   1790767 
6   2021-04-30 21:14:00 8.211299    53.189479   1790767 
7   2021-04-30 21:14:01 8.211311    53.189468   1790767 
8   2021-04-30 21:14:02 8.211327    53.189446   1790767 
9   2021-04-30 21:14:03 8.211338    53.189430   1790767

我已经测试了前 10 行，但仍然无法正常工作

    import math

def haversine(coord1, coord2):
    R = 6372800 # Earth radius in meters
    lat1, lon1 = coord1
    lat2, lon2 = coord2
    
    phi1, phi2 = math.radians(lat1), math.radians(lat2)
    dphi = math.radians(lat2 - lat1)
    dlambda = math.radians(lon2 - lon1)
    
    a = math.sin(dphi/2)**2 + \
        math.cos(phi1)*math.cos(phi2)*math.sin(dlambda/2)**2
    
    return 2*R*math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))


    x= df.tripId[0]
        
    for i in range(0,10):
        while(df.tripId[i]== x):
            coord1= df.latitude[i], df.longitude[i]
            coord2= df.latitude[i+1], df.longitude[i+1]
            df.distance=haversine(coord1, coord2)

【问题讨论】：

您能否分享您数据框中的一些行以便我们进行测试？
我在描述中添加了一张图片：D @SergeBallesta
如果我正确理解您要做什么，我建议考虑以下两点：1. 使用if (df.tripId[i] == x): 而不是while(df.tripId[i]== x): 2. 将结果保存到df.distance[i]
我到底如何使用图像来提供数据帧？？？您能否将一些行共享为可复制的文本？
您能否为coord1 和coord2 添加一些输入作为样本和预期结果以及创建的结果，以向我们展示它是如何不起作用的？

标签： python dataframe math jupyter-notebook data-analysis

【解决方案1】：

haversine 模块已经包含一个可以直接处理向量的函数。由于您的输入数据已经是一个数据框，您应该使用haversine_vector。即使您的数据帧包含多个 idTrip 值，您也可以使用它直接计算距离列：

def calc_dist(df):
    s = pd.Series(haversine.haversine_vector(df, df.shift()),
             index=df.index, name='distance')
    return pd.DataFrame(s)

df = pd.concat([df, df.groupby('idTrip')[['latitude', 'longitude']].apply(calc_dist)],
               axis=1)

根据您的示例数据，它给出：

-            timestamp  longitude   latitude   tripId  distance
0  2021-04-30 21:13:53   8.211610  53.189479  1790767       NaN
1  2021-04-30 21:13:54   8.211462  53.189479  1790767  0.009860
2  2021-04-30 21:13:55   8.211367  53.189476  1790767  0.006338
3  2021-04-30 21:13:56   8.211343  53.189479  1790767  0.001633
4  2021-04-30 21:13:57   8.211335  53.189490  1790767  0.001334
5  2021-04-30 21:13:59   8.211338  53.189491  1790767  0.000229
6  2021-04-30 21:14:00   8.211299  53.189479  1790767  0.002921
7  2021-04-30 21:14:01   8.211311  53.189468  1790767  0.001461
8  2021-04-30 21:14:02   8.211327  53.189446  1790767  0.002668
9  2021-04-30 21:14:03   8.211338  53.189430  1790767  0.001924

【讨论】：

感谢您的帮助，我只是在使用“haversine_vectore”时遇到了问题，AttributeError: 'function' object has no attribute 'haversine_vector' 我已经使用了“from haversine import haversine_vector”但仍然有同样的错误，知道这个问题的原因吗？
@fifi.h：您必须使用import haversine 和haversine.haversine_vector(...) 或from haversine import haversine_vector 和haversine_vector(...)。不要混合它们。
成功了，非常感谢：D