前言:
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作者:崔艳飞
一、前言
大家好,我是崔艳飞。工作中有时需要把A表中的经纬度点,从B表中匹配一个最近的点出来,用Mapinfo也可以实现,但处理速度慢,特别是数据量大时根本处理不动,此时用Python就能轻松实现,还能显示处理进度,详细如下。
二、项目目标
用Python实现两张表间最近点的计算。
三、项目准备
软件:PyCharm
需要的库:pandas, xlrd,os
四、项目分析
1)如何选择并读取要处理的Excel文件?
利用os、xlrd,选择要读取处理的Excel文件。
2)如何计算两个经纬度点的距离?
利用pandas库读取两张表的内容,再定义函数计算两个经纬度点的距离。
3)如何循环计算并保存最近一个点的数据?
利用For循环,对两张表的内容进行循环读取,通过If判断保留最近的距离点数据。
4)如何保存结果?
利用to_excel保存,得到最近点的数据。
五、项目实现
1、第一步导入需要的库
import pandas as pdimport xlrdimport os
2、第二步选择并读取要处理的Excel文件
path="D:/a/" #获取文件夹下所有EXCEL名 bb = path + 'result.xlsx' writer = pd.ExcelWriter(bb,engine='openpyxl') xlsx_names = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".xlsx")] # 获取第一个EXCEL名 xlsx_names1 = xlsx_names[0] aa = path + xlsx_names1 #打开第一个EXCEL first_file_fh=xlrd.open_workbook(aa) # 获取SHEET名 first_file_sheet=first_file_fh.sheets()
3、第三步循环计算并保存最近一个点的数据
for i in range(h1): w1=df1.loc[i,'纬度'] j1 = df1.loc[i,'经度'] d1 = df1.loc[i, :] d0=10000000000000000000000000.0000 print("原小区第%d个。" %(i+1)) test_dict = {'距离': [d0]} d3 = pd.DataFrame(test_dict) for l in range(h2): w2=df2.loc[l, '纬度'] j2=df2.loc[l,'经度'] d=haversine(j1, w1, j2, w2) if d<d0: d0=d d2 = df2.loc[l, :] test_dict = {'距离': [d0]} d3 = pd.DataFrame(test_dict) else:continue
4、第四步保存计算后的文件
resultdata1.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='原小区', encoding="utf-8", index=False) resultdata2.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='最近小区', encoding="utf-8", index=False) resultdata3.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='距离', encoding="utf-8", index=False) writer.save() writer.close()六、效果展示
1、处理前数据:
2、处理进度显示:
3、处理结果:
七、总结
本文介绍了如何利用Python计算两个经纬度点间的距离,并在两张表间进行最近点计算,这本来是Mapinfo的分内之事,但数据量大时就处理不动了,Python处理速度快,还能对数据进行预处理,正是由于可以自己优化代码,可以无限提高运行速度,比如数据切块处理,有兴趣的同学可以进一步研究下。
标签: #两点经纬度计算距离软件