我有以下代码,需要很长时间才能执行。 pandas 数据框df
and df_plants
非常小(小于 1Mb)。我想知道是否有任何方法可以优化这段代码:
import pandas as pd
import geopy.distance
import re
def is_inside_radius(latitude, longitude, df_plants, radius):
if (latitude != None and longitude != None):
lat = float(re.sub("[a-zA-Z]", "", str(latitude)))
lon = float(re.sub("[a-zA-Z]", "", str(longitude)))
for index, row in df_plants.iterrows():
coords_1 = (lat, lon)
coords_2 = (row["latitude"], row["longitude"])
dist = geopy.distance.distance(coords_1, coords_2).km
if dist <= radius:
return 1
return 0
df["inside"] = df.apply(lambda row: is_inside_radius(row["latitude"],row["longitude"],df_plants,10), axis=1)
我使用正则表达式来处理纬度和经度df
因为这些值包含一些应该删除的错误(字符)。
功能is_inside_radius
验证是否row[latitude]
and row[longitude]
位于任意点 10 公里半径范围内df_plants
.