使用熊猫数据框的Haversine距离计算“无法将系列转换为<class'float'>”

问题描述

我正在尝试在熊猫数据框上使用haversine calc。

from math import radians,cos,sin,asin,sqrt
    
def haversine(lon1,lat1,lon2,lat2):
        
        # convert decimal degrees to radians 
        lon1,lat2 = map(radians,[lon1,lat2])
    
        # haversine formula 
        dlon = lon2 - lon1 
        dlat = lat2 - lat1 
        a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
        c = 2 * asin(sqrt(a)) 
       
        r = 3956
        
        return c * r

在使用以下代码时有效：

haversine(-73.9881286621093,40.7320289611816,-73.9901733398437,40.7566795349121)

但是，当我像这样对Pandas DataFrame使用它时：

train_data['distance_Travelled'] = train_data.apply(lambda row: haversine(train_data['pickup_longitude'],train_data['pickup_latitude'],train_data['dropoff_longitude'],train_data['dropoff_latitude']),axis=1)

我收到以下错误消息。

"cannot convert the series to <class 'float'>"

我尝试了多种类型的转换，但是每次尝试都会导致相同的错误。我知道数学期望浮动，但是我不明白为什么Pandas系列不能被转换为浮动。

需要进行哪些编辑才能起作用，为什么？

解决方法

请勿使用apply，因为它不是矢量化的。另外，请使用numpy中的矢量化函数：

def haversine(lon1,lat1,lon2,lat2):
    lon1,lat2 = np.deg2rad([lon1,lat2])

    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = np.sin(dlat/2)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2)**2
    c = 2 * np.asin(np.sqrt(a)) 

    r = 3956

    return c * r

train_data['Distance_Travelled'] = haversine(train_data['pickup_longitude'],train_data['pickup_latitude'],train_data['dropoff_longitude'],train_data['dropoff_latitude']
                                            )