如何在Pandas中基于经纬度列批量计算生成距离新列？

前置条件 #

• 已导入haversine库：import haversine as hs
• 需要补充导入numpy库：import numpy as np（函数中用到np.nan）
• 数据存储在Pandas DataFrame中，包含两列经纬度元组：

修正计算函数 #

原函数存在语法错误（缺少参数定义），正确版本如下：

def calc_distance(x, y):
    try:
        return hs.haversine(x, y)
    except:
        return np.nan

批量生成distance列 #

使用Pandas的apply方法逐行调用函数，生成新列：

# 假设数据框名为df
df['distance'] = df.apply(lambda row: calc_distance(row['Customer_lat_lon'], row['branch_lat_lon']), axis=1)

结果示例 #

执行后的数据框会新增distance列，示例如下：

说明 #

• 该方法可高效处理1000条记录
• 异常捕获机制确保遇到无效经纬度时返回NaN，避免程序中断

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sasi