如何根据与 GeoPandas 匹配的属性计算两点之间的距离？

Question

我有两个包含点坐标信息的 CSV 文件。一个文件有一个包含 11 个唯一 ID 的列表（我们称之为文件 1），每个 ID 对应一个纬度/经度坐标。另一个文件（我们称之为文件 2）有大约 300 个纬度/经度点，每个点都匹配这 11 个唯一 ID 中的一个。我想要做的是检查文件 2 中的一个点是否具有相同的 ID 在文件 1 中有一个点，如果是，则计算这两个点之间的距离。

我已尝试使用以下代码进行此操作：

for index, row in res_df:
    for windex, wrow in will_df: 
        if res_df['Residence_ID'] == will_df['Residence_ID']:
            print(res_df.distance(will_df))

但是，当我尝试这个时，我收到以下错误：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-73-b4268cef3e71> in <module>()
----> 1 for index, row in res_df:
      2   for windex, wrow in will_df:
      3     if res_df['Residence_ID'] == will_df['Residence_ID']:
      4       print(res_df.distance(will_df))
      5 

ValueError: too many values to unpack (expected 2)

我也曾尝试过使用 iterrows，但这并没有解决我的问题。

另外，我想尝试统计匹配记录的数量，在这里我也遇到了问题：

counter = 0
for id1 in res_df['Residence ID']:
  for id2 in will_df['Residence_ID']:
    if id1 == id2:
      print("match")
      counter += 1
print(counter)

当我运行上面的代码时，我的计数器返回值 52；但是，这没有任何意义，因为我在文件 2 中的所有 300 条记录都与文件 1 中的一些记录匹配。所以，我认为我在这里遗漏了一些基本逻辑。

编辑：

我也试过了：

for index, row in res_df.items():
  for windex, wrow in will_df.items(): 
    if res_df['Residence_ID'] == will_df['Residence_ID']:
      print(res_df.distance(will_df))

错误信息是：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-80-65e9f78ad2a5> in <module>()
      1 for index, row in res_df.items():
      2   for windex, wrow in will_df.items():
----> 3     if res_df['Residence_ID'] == will_df['Residence_ID']:
      4       print(res_df.distance(will_df))

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/generic.py in __nonzero__(self)
   1553             "The truth value of a {0} is ambiguous. "
   1554             "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().".format(
-> 1555                 self.__class__.__name__
   1556             )
   1557         )

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

不知道这是什么意思。

Answer 1

对于您问题的第一部分，

for index, row in res_df:

将返回错误，因为for index, row 需要两个项目。你只给它一个，res_df。

你可以用

遍历它（虽然你不应该）

for index, row in (df.iterrows()):
     print(index, "\n", row, "\n\n")

第二次尝试，

      1 for index, row in res_df.items():
      2   for windex, wrow in will_df.items():
----> 3     if res_df['Residence_ID'] == will_df['Residence_ID']:

这会导致错误，因为您将res_df["Residence_ID"] 的整个系列 与will_df['Residence_ID'] 进行比较。如果你专注于循环（我稍后会谈到，你不应该这样做），你想使用row["Residence_ID"] == wrow["Residence_ID"]。

现在，您似乎正在尝试计算距离（不确定您是否有自定义函数或者它是否是 GeoPandas 的一部分），但您可能想要做的是 join 这两个数据帧一起，然后根据连接的数据框计算新列distance_between（或其他内容）。

如果您可以发布一些示例数据，我们可以为您提供帮助，或者您可以搜索 docs/SO。

更多关于加入的信息：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.join.html