Эффективный способ сделать пространственных anaylsis с пандами

Я сталкиваюсь с проблемами, занимаясь пространственным анализом с фреймом данных панды. Сейчас у меня есть фрейм данных с > 1000 строками и столбцами "пользователь", "широта", "долгота".

На основе этого набора данных я хотел бы сделать некоторый пространственный анализ, например, создать четвертый столбец, который суммирует всех пользователей, находящихся в пределах 100-километрового диапазона.

Есть ли способ сделать это эффективно?

Прямо сейчас я использую два for loops и geopy для вычисления расстояния в следующем Способ:

df_geo['Neighbors'] = 0

def getNeighbors():
    for i in df_geo.index:
        p1 = (df_geo.ix[i]['latitude'], df_geo.ix[i]['longitude'])
        count = 0
        for i2 in df_geo.index:
            p2 = Point (df_geo.ix[i2]['latitude'], df_geo.ix[i2]['longitude'])
            if geopy.distance.distance(p1, p2).km < 100 & i != i2: 
                count += 1
        df_geo.Neighbors[i] = count



getNeighbors()

Спасибо

Энди

1 2
pandas

1 ответ:

Я думаю, что сделал бы столбец для точечных объектов: 

df['point'] = df.apply(lambda row: Point(row['latitude'], row['longitude']))

Затем сделайте что-нибудь вроде: 

def neighbours_of(p, s):
    '''count points in s within 100km radius of p'''
    return s.apply(lambda p1: geopy.distance.distance(p, p1).km < 100).count()

df['neighbours'] = df['points'].apply(lambda p: neighbours_of(p, df['points']) - 1)
# the -1 ensures we don't include p in the count

однако заявка в заявке все равно не будет особенно эффективной...

3