python - python中数据帧的列的函数计算结果

Question

我正在Python中的一个数据帧上工作，以计算某个位置与数据帧中的LATITUDE和LONGITUDE列之间的距离。当我运行下面的代码时，没有错误:

lLat= 43.679194
lLon= -79.633352
LCentroid= (lLat, lLon)
# getDistanceBetween gets two centroids and calculate the distance
dfTowers['distance']= HL.getDistanceBetween(LCentroid, dfTowers.index.get_level_values('LATITUDE')[0],     dfTowers.index.get_level_values('LONGITUDE')[0]))

但是当我使用下面的时，出现错误

lLat= 43.679194
lLon= -79.633352
LCentroid= (lLat, lLon)

dfTowers['distance']= HL.getDistanceBetween(LCentroid, dfTowers.index.get_level_values('LATITUDE'), dfTowers.index.get_level_values('LONGITUDE')))

错误是:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-43-065640ee0e20> in <module>()
  5 
  6 dfTowers['distance']= HL.getDistanceBetween(LCentroid,     (dfTowers.index.get_level_values('LATITUDE'), 
----> 7                                         dfTowers.index.get_level_values('LONGITUDE')))

C:\Users\x190523\Documents\python exercice\HomeLocation.pyc in getDistanceBetween(c1, c2)

TypeError: a float is required

Answer 1

因为get_level_values返回标签的“向量”。在第一个示例中，您访问向量并适本地检索值。在第二个示例中，您传递了整个向量，而 getDistanceBetween 不知道如何处理它。

编辑:现在要计算所有行，我们不需要上面的任何语法

# add the new column, initialized to NaN
dfTowers['distance'] = np.nan
for row_name, row in dfTowers.iterrows():
    row['distance'] = HL.getDistanceBetween(LCentroid, row['LATITUDE'], row['LONGITUDE'])