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将测地数据类型更改为整数
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<p>有了这段代码,我想创建一个距离矩阵,这是可行的!我使用了geopy软件包,并使用测地距离方法来计算存储在数据帧中的坐标之间的距离</p> <pre><code>def get_distance(col): end = RD1.loc[col.name, 'Eindlocatie_Coord'] return RD1['Eindlocatie_Coord'].apply(geodesic, args=(end,), ellipsoid='WGS-84') def get_totaldistance(matrix): square = pd.DataFrame(np.zeros(len(RD1)**2).reshape(len(RD1), len(RD1)), index=RD1.index, columns=RD1.index) distances = square.apply(get_distance, axis=1).T totaldist = np.diag(distances,k=1).sum() return totaldist distances = get_totaldistance(RD1) </code></pre> <p>但是,这些距离是在一个<strong>测地数据类型中,我希望这些距离是<strong>浮动的,因为这将使我的进一步计算更容易</p> <p>我知道<code>print(geodesic(newport_ri, cleveland_oh).miles)</code>(来自<a href="https://geopy.readthedocs.io/en/stable/" rel="nofollow noreferrer">geopy documentation</a>的一个示例)将返回float,但我不确定如何将其应用于整个pandas数据帧列</p> <p>那么,如何更改代码以返回浮点数呢</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您可以使用<code>map()</code>将函数应用于数据帧列:</p> <pre><code>df['distance'] = df['distance'].map(lambda x: geodesic(x,other_distance).miles) </code></pre> <p>根据您的版本修改它</p>
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