从 pandas 数据框列中查找相交或最近的地理坐标

问题描述

我在 pandas 数据帧中有经度、经度和地址。用户输入一个地址，我想根据最后的Long从 pandas 数据框中查找相关的详细信息。以下是我的代码：

import pandas as pd

df_geo = pd.DataFrame({'Address': ['Addr1','Addr2','Addr3'],
                       'Value': [100, 101, 103],
                       'Lat': [33.515226, 33.51529, 33.515230],
                       'Long': [-112.094456, -112.094459, -112.094464]})

我使用API对地址进行了地理编码，并获得了LATH、LONG列表。

[33.515227, -112.094457]

如何在Pandas DataFrame和PullAddress和Value字段中找到交点或最近的坐标？我们有地理编码API。 pandas DataFrame可能会相当大，因此如果可能的话，请使用其中一个python geo库来寻找高效的解决方案。

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解决方案

使用BallTree来自sklearn：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neighbors import BallTree

df_geo = pd.DataFrame({'Address': ['Addr1','Addr2','Addr3'],
                       'Value': [100, 101, 103],
                       'Lat': [33.515226, 33.51529, 33.515230],
                       'Long': [-112.094456, -112.094459, -112.094464]})

coords = [33.515227, -112.094457]

X = np.deg2rad(df_geo[['Lat', 'Long']].values)
y = np.deg2rad(np.array([coords]))

tree = BallTree(X, leaf_size=2)
dist, ind = tree.query(y)

输出：

>>> df_geo[['Address', 'Value']].iloc[ind[0][0]].tolist()
['Addr1', 100]

>>> dist
array([[2.46826831e-08]])

>>> ind
array([[0]])