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这篇CFSDN的博客文章手把手教你用Python替代Mapinfo更快查找两张表中距离最近的点由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
。
1、前言 。
大家好，我是崔艳飞。工作中有时需要把A表中的经纬度点，从B表中匹配一个最近的点出来，用Mapinfo也可以实现，但处理速度慢，特别是数据量大时根本处理不动，此时用Python就能轻松实现，还能显示处理进度，详细如下.
2、项目目标 。
用Python实现两张表间最近点的计算.
3、项目准备 。
软件：PyCharm 。
需要的库：pandas， xlrd，os 。
4、项目分析 。
1)如何选择并读取要处理的Excel文件？
利用os、xlrd，选择要读取处理的Excel文件.
2)如何计算两个经纬度点的距离？
利用pandas库读取两张表的内容，再定义函数计算两个经纬度点的距离.
3)如何循环计算并保存最近一个点的数据？
利用For循环，对两张表的内容进行循环读取，通过If判断保留最近的距离点数据.
4)如何保存结果？
利用to_excel保存，得到最近点的数据.
5、项目实现 。
1、第一步导入需要的库 。
2、第二步选择并读取要处理的Excel文件 。
path="D:/a/" 。
#获取文件夹下所有EXCEL名 。
bb = path + 'result.xlsx' 。
writer = pd.ExcelWriter(bb,engine='openpyxl') 。
xlsx_names = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".xlsx")] 。
# 获取第一个EXCEL名 。
xlsx_names1 = xlsx_names[0] 。
aa = path + xlsx_names1 。
#打开第一个EXCEL 。
first_file_fh=xlrd.open_workbook(aa) 。
# 获取SHEET名 。
first_file_sheet=first_file_fh.sheets() 。
3、第三步循环计算并保存最近一个点的数据 。
for i in range(h1): 。
w1=df1.loc[i,'纬度'] 。
j1 = df1.loc[i,'经度'] 。
d1 = df1.loc[i, :] 。
d0=10000000000000000000000000.0000 。
print("原小区第%d个。" %(i+1)) 。
test_dict = {'距离': [d0]} 。
d3 = pd.DataFrame(test_dict) 。
。
for l in range(h2): 。
w2=df2.loc[l, '纬度'] 。
j2=df2.loc[l,'经度'] 。
d=haversine(j1, w1, j2, w2) 。
if d<d0: 。
d0=d 。
d2 = df2.loc[l, :] 。
test_dict = {'距离': [d0]} 。
d3 = pd.DataFrame(test_dict) 。
else:continue 。
4、第四步保存计算后的文件 。
resultdata1.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='原小区', encoding="utf-8", index=False) 。
resultdata2.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='最近小区', encoding="utf-8", index=False) 。
resultdata3.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='距离', encoding="utf-8", index=False) 。
writer.save() 。
writer.close() 。
6、效果展示 。
1、处理前数据:
2、处理进度显示:
3、处理结果:
7、总结 。
本文介绍了如何利用Python计算两个经纬度点间的距离，并在两张表间进行最近点计算，这本来是Mapinfo的分内之事，但数据量大时就处理不动了，Python处理速度快，还能对数据进行预处理，正是由于可以自己优化代码，可以无限提高运行速度，比如数据切块处理，有兴趣的同学可以进一步研究下.
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/bTnO13la_4GjiHk1-5bWHQ 。
最后此篇关于手把手教你用Python替代Mapinfo更快查找两张表中距离最近的点的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于手把手教你用Python替代Mapinfo更快查找两张表中距离最近的点的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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