如何基于Pandas数据集在Folium地图中为员工添加道路路线及计算距离

一、按员工生成沿道路的行驶路线 #

folium本身不具备路径规划能力，要生成沿道路的路线，可借助开源的**OSRM（Open Source Routing Machine）**服务——它能返回两点间的道路导航路径坐标，无需申请API密钥。具体步骤如下：

1. 分组并排序员工点位
   确保数据集包含记录点位时间的列（比如timestamp），先按员工姓名分组，再对每个员工的点位按时间排序，保证路线匹配员工的实际行动顺序。

2. 调用OSRM获取道路路径并绘制
   对每个员工的连续点位对，调用OSRM的route接口获取路径坐标集合，再用folium.PolyLine连接这些坐标，同时使用员工对应的Hex颜色区分路线。

3. 整合后的代码示例

   import folium
   import webbrowser
   import pandas as pd
   import requests
   from itertools import pairwise
   
   # 假设数据集含timestamp列，先转换时间格式并分组排序
   GeoSpatial1dec['timestamp'] = pd.to_datetime(GeoSpatial1dec['timestamp'])
   grouped = GeoSpatial1dec.groupby('employee')
   
   # 初始化地图
   my_map = folium.Map(
       location=[GeoSpatial1dec['latitude'].mean(), GeoSpatial1dec['longitude'].mean()],
       zoom_start=12
   )
   
   # 遍历每个员工的点位数据
   for emp_name, group in grouped:
       sorted_points = group.sort_values('timestamp')
       emp_color = sorted_points['Hex'].iloc[0]
   
       # 保留原有的点位标记（修正fill参数让颜色生效）
       for _, row in sorted_points.iterrows():
           folium.CircleMarker(
               [row['latitude'], row['longitude']],
               radius=10,
               popup=emp_name,
               fill=True,
               fill_color=row['Hex'],
               color=row['Hex'],
               fill_opacity=1
           ).add_to(my_map)
   
       # 生成连续点位的道路路线
       if len(sorted_points) >= 2:
           for point1, point2 in pairwise(sorted_points.itertuples()):
               # 调用OSRM API获取路径
               url = f"http://router.project-osrm.org/route/v1/driving/{point1.longitude},{point1.latitude};{point2.longitude},{point2.latitude}?geometries=geojson"
               response = requests.get(url)
               if response.status_code == 200:
                   route_data = response.json()
                   # 转换OSRM返回的lon/lat格式为folium需要的lat/lon
                   route_coords = [(coord[1], coord[0]) for coord in route_data['routes'][0]['geometry']['coordinates']]
                   # 绘制路线
                   folium.PolyLine(
                       locations=route_coords,
                       color=emp_color,
                       weight=3,
                       opacity=0.8
                   ).add_to(my_map)
   
   my_map.save("map.html")
   webbrowser.open("map.html")
   

二、计算点位间的行驶距离 #

直接从OSRM的响应结果中提取行驶距离（单位：米），可统计单段距离或员工当日总行驶距离：

1. 提取单段距离
   在处理每对点位的代码中，加入距离提取逻辑：

   # 提取当前路段的行驶距离（米）
   segment_distance = route_data['routes'][0]['distance']
   print(f"{emp_name} 该段行驶距离：{segment_distance/1000:.2f} 公里")
   

2. 统计员工总行驶距离
   初始化字典存储总距离，遍历过程中累加：

   total_distances = {}
   
   # 在员工循环内累加距离
   total_distances[emp_name] = total_distances.get(emp_name, 0) + segment_distance
   
   # 遍历结束后打印总距离
   for emp, dist in total_distances.items():
       print(f"{emp} 当日总行驶距离：{dist/1000:.2f} 公里")
   

关键说明 #

• 若需离线使用，可自行部署OSRM服务，避免公共API的速率限制。
• 必须保证点位的时间顺序正确，否则路线会出现逻辑错误。
• 之前用Polygon无效是因为它用于绘制多边形区域，路线绘制需用PolyLine。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者EB_10