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pandas dataframeの点から行までのユークリッド距離を求める

データフレームがあります

id    lat      long
1     12.654   15.50
2     14.364   25.51
3     17.636   32.53
5     12.334   25.84
9     32.224   15.74

リストL1に保存されている特定の場所からこれらの座標のユークリッド距離を求めたい

L1 = [11.344,7.234]

距離があるdfに新しい列を作成したい

id     lat     long    distance
1     12.654   15.50
2     14.364   25.51
3     17.636   32.53
5     12.334   25.84
9     32.224   15.74

私はmath.hypot（）を使用して2点間のユークリッド距離を見つけることを知っています：

dist = math.hypot(x2 - x1, y2 - y1)

行を適用または反復して距離を取得する関数を作成するにはどうすればよいですか？.

pythonpandasdataframeeuclidean-distance
6
Shubham R

ベクトル化されたアプローチを使用する

In [5463]: (df[['lat', 'long']] - np.array(L1)).pow(2).sum(1).pow(0.5)
Out[5463]:
0     8.369161
1    18.523838
2    26.066777
3    18.632320
4    22.546096
dtype: float64

どちらにすることもできます

In [5468]: df['distance'] = df[['lat', 'long']].sub(np.array(L1)).pow(2).sum(1).pow(0.5)

In [5469]: df
Out[5469]:
   id     lat   long   distance
0   1  12.654  15.50   8.369161
1   2  14.364  25.51  18.523838
2   3  17.636  32.53  26.066777
3   5  12.334  25.84  18.632320
4   9  32.224  15.74  22.546096

オプション2 Numpyの組み込みnp.linalg.normベクトルノルムを使用します。

In [5473]: np.linalg.norm(df[['lat', 'long']].sub(np.array(L1)), axis=1)
Out[5473]: array([  8.36916101,  18.52383805,  26.06677732,  18.63231966,   22.5460958 ])

In [5485]: df['distance'] = np.linalg.norm(df[['lat', 'long']].sub(np.array(L1)), axis=1)
12
Zero

[（x2 - バツ1）2 +（y2 -y1）2]1/2 into pandas vectorized operations、you have：

df['distance'] = (df.lat.sub(11.344).pow(2).add(df.long.sub(7.234).pow(2))).pow(.5)         
df

       lat   long   distance
id                          
1   12.654  15.50   8.369161
2   14.364  25.51  18.523838
3   17.636  32.53  26.066777
5   12.334  25.84  18.632320
9   32.224  15.74  22.546096

または、算術演算子を使用します。

(((df.lat - 11.344) ** 2) + (df.long - 7.234) ** 2) ** .5
2
cs95