python-3.x - 查找 latlong 之间的距离

Question

我有点卡住了。我有一个 CSV 文件，其中包括:

站点名称 纬度 经度。

此 CSV 有 100,000 个位置。我需要为每个位置生成一个逗号分隔的列表，显示 5KM 内的其他位置

我已经尝试了附件，它转置了表格并为我提供了 100,000 列和 100,000 行以及作为结果填充的距离。但我不知道如何制作一个新的 pandas 列，其中包含 5KM 内所有站点的列表。

你能帮忙吗？

from geopy.distance import geodesic
def distance(row, csr):
    lat = row['latitude']
    long = row['longitude']
    lat_long =  (lat, long)
    try:
        return round(geodesic(lat_long, lat_long_compare).kilometers,2)
    except:
        return 9999

for key, value in d.items():
    lat_compare = value['latitude']
    long_compare = value['longitude']
    lat_long_compare =  (lat_compare, long_compare)
    
    csr = key
    
    df[key] = df.apply([distance, csr], axis=1)
    

一些示例数据可以是:

destinations = { 'bigben' : {'latitude': 51.510357,
                            'longitude': -0.116773},
                 'heathrow' : {'latitude': 51.470020,
                            'longitude': -0.454295},
                 'alton_towers' : {'latitude': 52.987662716,
                            'longitude': -1.888829778}
               }

bigben距离伦敦眼0.8公里 希思罗机场距伦敦眼 23.55KM alton_towers 距伦敦眼 204.63KM

因此，在这种情况下，该字段应该只显示大本钟。

所以我们得到:

网站 | 5KM以内站点 28、大本钟

Answer 1

这是使用 NearestNeighbors 的一种方法.

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# data from your input
df = pd.DataFrame.from_dict(destinations, orient='index').rename_axis('Site Name').reset_index()

radius = 50 #change to whatever, in km

# crate the algo with the raidus and the metric for geospatial distance
neigh = NearestNeighbors(radius=radius/6371,  metric='haversine')

# fit the data in radians
neigh.fit(df[['latitude', 'longitude']].to_numpy()*np.pi/180)

# extract result and transform to get the expected output
df[f'Site_within_{radius}km'] = (
    pd.Series(neigh.radius_neighbors()[1]) # get a list of index for each row
      .explode() 
      .map(df['Site Name']) # get the site name from row index
      .groupby(level=0) # transform back to row-row relation
      .agg(list) # can use ', '.join instead of list 
)

print(df)
     Site Name   latitude  longitude Site_within_50km
0        bigben  51.510357  -0.116773       [heathrow]
1      heathrow  51.470020  -0.454295         [bigben]
2  alton_towers  52.987663  -1.888830            [nan]