python - 对列中的每个唯一项进行距离计算的 Python 函数或嵌套循环
问题描述
基本上可以说我有 3 辆车和一堆 x/y 坐标,如下所示:
车号 ___ x coor ___ y coor
1 _____________ 54 _____ 25
1 _____________ 57 _____ 26
1 _____________ 54 _____ 29
2 _____________ 52 _____ 24
2 _____________ 56 _____ 28
2 _____________ 57 _____ 29
3 _____________ 51 _____ 25
3 _____________ 3 _____________ 54 _____
2 59 _____ 29
我需要我的代码做的是从坐标计算每辆车的位移或行驶距离,输出显示类似
汽车 __ 排量
1 ________ 9
2 ________ 5
3 ________ 7
我目前拥有的内容如下,绝对行不通
displacement = 0
for (car number, x coor, y coor) in coorset:
for i in car number:
displacement(i) = displacement + (df[coor x] **2 + df[coor y] **2)**.5
print (displacement)
print(car number)
我是python的新手,所以请原谅我的错误,我真的很困惑。
解决方案
这应该有效。我取了与当前车号对应的数据帧的一部分,对其进行了修改以包含位移,然后将其替换为原始数据帧。
data["displacement"] = 0
def distance_x(df, i):
return (df.iloc[i, 1] - df.iloc[i + 1, 1]) ** 2
def distance_y(df, i):
return (df.iloc[i, 2] - df.iloc[i + 1, 2]) ** 2
def total_displacement(df):
cars = df["car_number"].unique()
for car_num in cars:
df_sel = df[df["car_number"] == car_num].copy()
for i in range(len(df_sel) - 1):
distance = (distance_x(df_sel, i) + distance_y(df_sel, i)) ** (1/2)
df_sel.iloc[i + 1, 3] = distance + df_sel.iloc[i, 3]
df[df["car_number"] == df_sel.iloc[0,0]] = df_sel
return df
total_displacement(data)
print(data)
car_number x_coord y_coord displacement
0 1.0 54.0 25.0 0.000000
1 1.0 57.0 26.0 3.162278
2 1.0 54.0 29.0 7.404918
3 2.0 52.0 24.0 0.000000
4 2.0 56.0 28.0 5.656854
5 2.0 57.0 29.0 7.071068
6 3.0 51.0 25.0 0.000000
7 3.0 54.0 26.0 3.162278
8 3.0 59.0 29.0 8.993230
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