Pandas/Python中计算DataFrame相邻行的相对曼哈顿距离

你手上存储位置序列的DataFrame现有三列：

['Location number','x_coordinate', 'y_coordinate']

需要新增列记录当前行与上一行位置的相对距离：第一行无前序位置，距离填0；其余行按曼哈顿距离计算，规则为x方向差值加y方向差值（距离场景下默认取绝对值保证非负）。

直接用pandas内置的相邻行差值方法即可，无需手写循环，性能更好，假设你的DataFrame变量名为df，执行以下代码即可：

df['relative_distance'] = (df['x_coordinate'].diff().abs() + df['y_coordinate'].diff().abs()).fillna(0)

逻辑说明 #

• df[列名].diff()：自动计算当前行与上一行的数值差，第一行因为没有上一行数据，返回空值NaN
• .abs()：对差值取绝对值，符合距离非负的通用逻辑；如果你的业务场景需要保留正负值体现移动方向，直接删除该方法调用即可
• .fillna(0)：将第一行的空值填充为0，满足首行距离为0的要求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cornelis