データフレームからHaversine関数にデータを呼び出す方法

Question

私はlat_longというデータフレームを持っています。これにはいくつかの場所の緯度と経度が含まれています。私はそれぞれの次の場所の違いを見つけたいと思っています。私は例haversine関数を使用すると、私はエラーが発生します。 KeyError：（ '1'、u'cururred index 0 '）。

1   2 
0 -6.081689 145.391881 
1 -5.207083 145.788700 
2 -5.826789 144.295861 
3 -6.569828 146.726242 
4 -9.443383 147.220050 

def haversine(row): 
    lon1 = lat_long['1'] 
    lat1 = lat_long['2'] 
    lon2 = row['1'] 
    lat2 = row['2'] 
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2]) 
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2 
    c = 2 * arcsin(sqrt(a)) 
    km = 6367 * c 
    return km 

lat_long['distance'] = lat_long.apply(lambda row: haversine(row), axis=1) 
lat_long 

Answer 1

はthis solutionをお試しください：

def haversine_np(lon1, lat1, lon2, lat2): 
    """ 
    Calculate the great circle distance between two points 
    on the earth (specified in decimal degrees) 

    All args must be of equal length.  

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

    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 

    a = np.sin(dlat/2.0)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2.0)**2 

    c = 2 * np.arcsin(np.sqrt(a)) 
    km = 6367 * c 
    return km 

デモ： "？各行に対する距離"

In [17]: df 
Out[17]: 
     lat   lon 
0 -6.081689 145.391881 
1 -5.207083 145.788700 
2 -5.826789 144.295861 
3 -6.569828 146.726242 
4 -9.443383 147.220050 

In [18]: df['dist'] = \ 
    ...:  haversine_np(df.lon.shift(), df.lat.shift(), df.ix[1:, 'lon'], df.ix[1:, 'lat']) 

In [19]: df 
Out[19]: 
     lat   lon  dist 
0 -6.081689 145.391881   NaN 
1 -5.207083 145.788700 106.638117 
2 -5.826789 144.295861 178.907364 
3 -6.569828 146.726242 280.904983 
4 -9.443383 147.220050 323.913612