使用python计算两地之间的距离

两地之间的距离"/>

使用python计算两地之间的距离

已知两地经纬度的情况下，可以使用Python中的geopy库来计算两地之间的距离，具体代码如下：

from geopy.distance import geodesic# 两地经纬度
lat1 = 39.9042     # 纬度1
lon1 = 116.4074    # 经度1
lat2 = 31.2304     # 纬度2
lon2 = 121.4737    # 经度2# 创建位置
location1 = (lat1, lon1)
location2 = (lat2, lon2)# 计算距离
distance = geodesic(location1, location2).kilometers
print("两地的距离为：", distance, "千米")

如果想以“米”为单位计算两地的距离，只需把

distance = geodesic(location1, location2).kilometers

修改为：

distance = geodesic(location1, location2).meters

即可。

如果 有一个包含了很多个经纬度的DataFrame，我们想要计算其两两之间的距离，并将距离存入新的df中，并按距离的生序进行排列，可使用如下代码实现：

import pandas as pd
from geopy.distance import geodesic# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'Latitude': [39.9042, 31.2304, 40.7128],'Longitude': [116.4074, 121.4737, 74.0060]
})# 创建新的DataFrame来存储距离
distance_df = pd.DataFrame(columns=['LocationA', 'LocationB', 'Distance'])# 计算两两之间的距离
for i in range(len(df)):for j in range(i+1, len(df)):location_a = (df['Latitude'][i], df['Longitude'][i])location_b = (df['Latitude'][j], df['Longitude'][j])distance = geodesic(location_a, location_b).kilometersdistance_df = distance_df.append({'LocationA': i, 'LocationB': j, 'Distance': distance},ignore_index=True)# 按距离生序排列
distance_df = distance_df.sort_values('Distance')print(distance_df)