从 pandas 数据框列中查找相交或最近的地理坐标答案

【问题标题】：Find the intersect or nearest geo coordinates from pandas dataframe columns从 pandas 数据框列中查找相交或最近的地理坐标
【发布时间】：2021-11-22 05:40:02
【问题描述】：

我在 pandas 数据框中有纬度、经度和地址。用户输入一个地址，我想根据 lat、long 查找与 pandas 数据帧相关的详细信息。这是我的代码：

import pandas as pd

df_geo = pd.DataFrame({'Address': ['Addr1','Addr2','Addr3'],
                       'Value': [100, 101, 103],
                       'Lat': [33.515226, 33.51529, 33.515230],
                       'Long': [-112.094456, -112.094459, -112.094464]})

我使用 API 对地址进行地理编码并获取经纬度列表。

[33.515227, -112.094457]

如何在 pandas 数据框中找到交点或最近的坐标并拉出 Address 和 Value 字段？我们有地理编码 API。 Pandas DataFrame 可能相当大，因此如果可能，请使用 Python 地理库之一寻找有效的解决方案。

【问题讨论】：

您可以通过类似 hasrsine 的方法传递每一行来计算距离并将该距离放在其他列中。然后按值分组，并过滤距离最小的那些
请在问题中发布预期输出。
@FaikaMajid 对，这是有道理的。但是，我正在寻找一种更好的方法来做到这一点，因为 N 可能相当大，我想避免计算可能会增加时间复杂度的成对距离。

标签： python pandas geospatial

【解决方案1】：

使用来自sklearn的BallTree：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neighbors import BallTree

df_geo = pd.DataFrame({'Address': ['Addr1','Addr2','Addr3'],
                       'Value': [100, 101, 103],
                       'Lat': [33.515226, 33.51529, 33.515230],
                       'Long': [-112.094456, -112.094459, -112.094464]})

coords = [33.515227, -112.094457]

X = np.deg2rad(df_geo[['Lat', 'Long']].values)
y = np.deg2rad(np.array([coords]))

tree = BallTree(X, leaf_size=2)
dist, ind = tree.query(y)

输出：

>>> df_geo[['Address', 'Value']].iloc[ind[0][0]].tolist()
['Addr1', 100]

>>> dist
array([[2.46826831e-08]])

>>> ind
array([[0]])

【讨论】：

@kms。请让我知道此解决方案是否适合您。