我有一个.csv文件,其中包含以下格式的城市、纬度和经度数据:
CITY|LATITUDE|LONGITUDE
A|40.745392|-73.978364
B|42.562786|-114.460503
C|37.227928|-77.401924
D|41.245708|-75.881241
E|41.308273|-72.927887
我需要创建以下格式的距离矩阵(请忽略虚拟值):
A B C D E
A 0.000000 6.000000 5.744563 6.082763 5.656854
B 6.000000 0.000000 6.082763 5.385165 5.477226
C 1.744563 6.082763 0.000000 6.000000 5.385165
D 6.082763 5.385165 6.000000 0.000000 5.385165
E 5.656854 5.477226 5.385165 5.385165 0.000000
我已将数据加载到pandas数据框中,并创建了一个交叉连接,如下所示:
import pandas as pd
df_A = pd.read_csv('lat_lon.csv', delimiter='|', encoding="utf-8-sig")
df_B = df_A
df_A['key'] = 1
df_B['key'] = 1
df_C = pd.merge(df_A, df_B, on='key')
这行得通
可以使用scipy.spatial.distance中的pdist和squareform方法:
矩阵可以用
scipy.spatial.distance
中的cdist
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