用Python函数计算Pandas的haversine公式计算距离

Question

（IPython笔记本） （公交统计）

在摘要.head（）

我需要计算出每两排之间行驶的距离，在哪里 1） 行['sequence']！=0，因为当公共汽车在他的起始站时没有距离2）行['track_id']==上一行['track_id']。在

我已经定义了：

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):

      lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

# haversine formula 
dlon = lon2 - lon1 
dlat = lat2 - lat1 
a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
c = 2 * asin(sqrt(a)) 
r = 6371 # Radius of earth in kilometers. Use 3956 for miles
return c * r

我不太清楚该怎么办。其中一个想法是，如果行的“sequence”参数不为0，并且行的“track_id”等于前一行的“track_id”，则使用itterrows（）和apply harvesine（）函数

[编辑]我认为没有必要检查行和上一行的“track_id”是否相同，因为haversine（）函数只应用于两行，当sequence=0时，该行的距离==0，这意味着track_id已经更改。所以，基本上，将haversine（）函数应用于其“sequence”的所有行！=0，即haversine（上一个_世界其他地区液化天然气，上一个_row.lat.行，当前_世界其他地区液化天然气，当前_row.lat.行). 但仍需要帮助

[编辑2] 我成功地实现了类似的目标：

^{pr2}$

其中previous_row实际上应该是previous_row，因为现在它只是一个占位符字符串，不起任何作用。在

Answer 1

你可以试试：

print summary

  track_id  sequence        lat        lng  distance_travelled
0      1-1         0  41.041870  29.060010                   0
4      1-1         1  41.040859  29.059980                   0
6      1-1         2  41.039242  29.059731                   0
#create new shifted columns  
summary['latp'] = summary['lat'].shift(1)
summary['lngp'] = summary['lng'].shift(1)
print summary

  track_id  sequence        lat        lng  distance_travelled       latp  \
0      1-1         0  41.041870  29.060010                   0        NaN   
4      1-1         1  41.040859  29.059980                   0  41.041870   
6      1-1         2  41.039242  29.059731                   0  41.040859   

       lngp  
0       NaN  
4  29.06001  
6  29.05998  
summary['distance_travelled'] = summary.apply(lambda row: haversine(row['lng'], row['lat'], row['lngp'], row['latp']), axis=1)
#remove column lngp, latp
summary = summary.drop(['lngp','latp'], axis=1)
print summary

  track_id  sequence        lat        lng  distance_travelled
0      1-1         0  41.041870  29.060010                 NaN
4      1-1         1  41.040859  29.059980            0.112446
6      1-1         2  41.039242  29.059731            0.181011