用于过滤最近距离对的Python代码

如何解决用于过滤最近距离对的Python代码

这是我的代码。请注意，这只是一个玩具数据集，我的真实集合每个表中包含大约1000个条目。

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

locations_stores = pd.DataFrame({
    'city_A' :     ['City1','City2','City3','City4',],'latitude_A':  [ 56.361176,56.34061,56.374749,56.356624],'longitude_A': [ 4.899779,4.871195,4.893847,4.912281]
})
locations_neigh = pd.DataFrame({
    'neigh_B':      ['Neigh1','Neigh2','Neigh3','Neigh4','Neigh5'],'latitude_B' : [ 53.314,53.318,53.381,53.338,53.7364],'longitude_B': [ 4.955,4.975,4.855,4.873,4.425]
})

/some calc code here/

##df_dist_long.loc[df_dist_long.sort_values('Dist(km)').groupby('neigh_B')['city_A'].min()]##


df_dist_long.to_csv('dist.csv',float_format='%.2f')

当我添加df_dist_long.loc[df_dist_long.sort_values('Dist(km)').groupby('neigh_B')['city_A'].min()]时。我收到此错误

 File "C:\Python\Python38\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py",line 656,in wrapper                                                    
    raise ValueError                                                                                                                                  
ValueError    

                                                                        
                                                           

没有它，输出就像这样……

    city_A  neigh_B Dist(km)
0   City1   Neigh1  6.45
1   City2   Neigh1  6.42
2   City3   Neigh1  7.93
3   City4   Neigh1  5.56
4   City1   Neigh2  8.25
5   City2   Neigh2  6.67
6   City3   Neigh2  8.55
7   City4   Neigh2  8.92
8   City1   Neigh3  7.01   ..... and so on

我想要的是另一个表格，该表格过滤了最接近邻居的城市。例如，对于“ Neigh1”，City4是最近的（距离最小）。所以我想要下面的表格

city_A  neigh_B Dist(km)
0   City4   Neigh1  5.56
1   City3   Neigh2  4.32
2   City1   Neigh3  7.93
3   City2   Neigh4  3.21
4   City4   Neigh5  4.56
5   City5   Neigh6  6.67
6   City3   Neigh7  6.16
 ..... and so on

城市名称是否重复并不重要，我只想将最近的一对保存到另一个csv中。专家，请问该如何实施！

解决方法

如果只想为每个街区提供最近的城市，则不想计算完整距离矩阵。

这是一个工作代码示例，尽管我得到的输出与您的不同。也许是经纬度错误。

我使用了您的数据

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

locations_stores = pd.DataFrame({
    'city_A' :     ['City1','City2','City3','City4',],'latitude_A':  [ 56.361176,56.34061,56.374749,56.356624],'longitude_A': [ 4.899779,4.871195,4.893847,4.912281]
})
locations_neigh = pd.DataFrame({
    'neigh_B':      ['Neigh1','Neigh2','Neigh3','Neigh4','Neigh5'],'latitude_B' : [ 53.314,53.318,53.381,53.338,53.7364],'longitude_B': [ 4.955,4.975,4.855,4.873,4.425]
})

创建了一个可以查询的BallTree

from sklearn.neighbors import BallTree
import numpy as np

stores_gps = locations_stores[['latitude_A','longitude_A']].values
neigh_gps = locations_neigh[['latitude_B','longitude_B']].values

tree = BallTree(stores_gps,leaf_size=15,metric='haversine')

对于每个我们要最接近（k=1）城市/商店的邻居：

distance,index = tree.query(neigh_gps,k=1)
 
earth_radius = 6371

distance_in_km = distance * earth_radius

我们可以使用以下方法创建结果的数据框

pd.DataFrame({
    'Neighborhood' : locations_neigh.neigh_B,'Closest_city' : locations_stores.city_A[ np.array(index)[:,0] ].values,'Distance_to_city' : distance_in_km[:,0]
})

这给了我

  Neighborhood Closest_city  Distance_to_city
0       Neigh1        City2      19112.334106
1       Neigh2        City2      19014.154744
2       Neigh3        City2      18851.168702
3       Neigh4        City2      19129.555188
4       Neigh5        City4      15498.181486

由于我们的输出不同，因此有一些错误需要更正。也许交换纬度/经度，我只是在这里猜测。但这是您想要的方法，尤其是对于您的数据量。

---

编辑：对于完整矩阵，请使用

from sklearn.neighbors import DistanceMetric

dist = DistanceMetric.get_metric('haversine')

earth_radius = 6371

haversine_distances = dist.pairwise(np.radians(stores_gps),np.radians(neigh_gps) )
haversine_distances *= earth_radius

这将提供完整的矩阵，但请注意，对于更大的数字，这将需要很长时间，并且会期望命中内存限制。

您可以使用numpy的np.argmin(haversine_distances,axis=1)从BallTree获得类似的结果。它将产生距离最近的索引，可以像在BallTree示例中那样使用它。