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如何检查点是否在给定半径内?

geopy pandas python

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ScalaBoy · 技术社区 · 6 年前

我有以下代码需要很长时间才能执行。熊猫数据帧 df df_plants 非常小(小于1Mb)。我想知道是否有任何方法可以优化此代码:

import pandas as pd
import geopy.distance
import re

def is_inside_radius(latitude, longitude, df_plants, radius):
    if (latitude != None and longitude != None):
        lat = float(re.sub("[a-zA-Z]", "", str(latitude)))
        lon = float(re.sub("[a-zA-Z]", "", str(longitude)))
        for index, row in df_plants.iterrows():
            coords_1 = (lat, lon)
            coords_2 = (row["latitude"], row["longitude"])
            dist = geopy.distance.distance(coords_1, coords_2).km
            if dist <= radius:
                return 1
    return 0

df["inside"] = df.apply(lambda row: is_inside_radius(row["latitude"],row["longitude"],df_plants,10), axis=1)

因为这些值包含一些应该删除的错误(字符)。

is_inside_radius 验证是否 row[latitude] 和 row[longitude] 在距离地球上任何一个点10公里的半径范围内 df\U工厂 .

2 回复 | 直到 6 年前

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Dominique 6 年前

想象:
有一个圆,由Mx和My(中心坐标)以及R(半径)定义。
有一个点,由X和Y坐标定义。

function is_inside(X,Y,Mx,My,R):
  if (abs(Mx-X) >= R) OR (abs(My-Y) >= R)
  then return false
  else:
    // and only here you perform the floating point calculation

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yoonghm 5 年前

你能试试这个吗?

import pandas as pd
from geopy import distance
import re

def is_inside_radius(latitude, longitude, df_plants, radius):
  if (latitude != None and longitude != None):
    lat = float(re.sub("[a-zA-Z]", "", str(latitude)))
    lon = float(re.sub("[a-zA-Z]", "", str(longitude)))
    coords_1 = (lat, lon)

    for row in df_plants.itertuples():
      coords_2 = (row["latitude"], row["longitude"])
      if distance.distance(coords_1, coords_2).km <= radius:
        return 1
  return 0

df["inside"] = df.map(
                    lambda row: is_inside_radius(
                      row["latitude"],
                      row["longitude"],
                      df_plants,
                      10),
                    axis=1)

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iterrows.html#pandas-dataframe-iterrows pandas.DataFrame.itertuples() pandas.DataFrame.iterrows() ,并跨返回的行保留数据类型。