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python - 将纬度/经度转换为 XY 的有效方法

问题描述

我有一个script将坐标转换Latitude为Longitude笛卡尔坐标的工作。但是，我必须在每个时间点 ( row by row) 对特定点执行此操作。

我想在更大的df. 我不确定是否 aloop迭代每个row是最有效的方法？下面是script转换单个 XY 点的方法。

import math
import numpy as np
import pandas as pd

point1 = [-37.83028766, 144.9539561]

r = 6371000 #radians of earth meters

phi_0 = point1[1]
cos_phi_0 = math.cos(np.radians(phi_0))

def to_xy(point, r, cos_phi_0):
    lam = point[0]
    phi = point[1]
    return (r * np.radians(lam) * cos_phi_0, r * np.radians(phi))

point1_xy = to_xy(point1, r, cos_phi_0)

如果我想在单点之间转换，这很好用。问题是我是否有一个大数据框或>100,000 rows坐标列表 ( )。通过每一个loop都是低效的。有没有更好的方法来执行相同的功能？iteratesrow

下面是一个稍微大一点的例子df。

d = ({
    'Time' : [0,1,2,3,4,5,6,7,8],       
    'Lat' : [37.8300,37.8200,37.8200,37.8100,37.8000,37.8000,37.7900,37.7900,37.7800],       
    'Long' : [144.8500,144.8400,144.8600,144.8700,144.8800,144.8900,144.8800,144.8700,144.8500],                               
     })

df = pd.DataFrame(data = d)

标签： pythonpandascoordinates

解决方案

如果我是你，我会这样做。（顺便说一句：元组铸造部分可以优化。

import numpy as np
import pandas as pd

point1 = [-37.83028766, 144.9539561]

def to_xy(point):

    r = 6371000  #radians of earth meters
    lam,phi = point
    cos_phi_0 = np.cos(np.radians(phi))


    return (r * np.radians(lam) * cos_phi_0,
            r * np.radians(phi))

point1_xy = to_xy(point1)
print(point1_xy)

d = ({
    'Lat' : [37.8300,37.8200,37.8200,37.8100,37.8000,37.8000,37.7900,37.7900,37.7800],       
    'Long' : [144.8500,144.8400,144.8600,144.8700,144.8800,144.8900,144.8800,144.8700,144.8500],                               
     })

df = pd.DataFrame(d)

df['to_xy'] = df.apply(lambda x: 
         tuple(x.values),
         axis=1).map(to_xy)

print(df)

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