我在大熊猫数据框架中工作,我试图获得每个标识符的每个点的经度和纬度的距离 .

这是目前的数据框:

Identifier num_pts latitude longitude

0 AL011851 3 28.0 -94.8

1 AL011851 3 28.0 -95.4

2 AL011851 3 28.1 -96.0

3 AL021851 2 22.2 -97.6

4 AL021851 2 12.0 -60.0

我知道我必须使用Haversine的距离公式,但我不确定如何使用我的数据合并它 .

import numpy as np

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2, earth_radius=6367):

"""

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 = earth_radius * c

return km

这应该是我使用纬度和经度在纸上计算的最终结果:

Identifier num_pts latitude longitude distance

0 AL011851 3 28.0 -94.8 NaN

1 AL011851 3 28.0 -95.4 58.870532

2 AL011851 3 28.1 -96.0 58.870532

3 AL021851 2 22.2 -97.6

4 AL021851 2 12.0 -60.0

编辑:我需要计算连续点之间的距离,如0和1,以及2,它必须按标识符分组,以确保点不是来自不同的标识符所以当有一个新的标识符,如AL021851,它重置并且只计算该标识符中的点

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