如何优化批量经纬度距离计算？

批量经纬度距离计算优化

在批量经纬度距离计算问题中，面对海量数据时，处理时间往往成为一个难题。本文将介绍如何通过改进现有代码来缩短处理时间。

代码中，耗时较多的部分是：

df41 = df4[(df4['longitude']>df4_lon_min) & (df4['longitude']<df4_lon_max) & (df4['latitude']<df4_lat_max) & (df4['latitude']>df4_lat_min)]

该部分通过筛选经纬度范围来缩小计算规模。然而，随着数据量的增加，筛选过程耗时会变得更长。

为了优化这一点，我们可以采用更有效的方法，例如使用空间索引或网格查询。这些方法可以快速定位处于目标范围内的点，从而减少筛选时间。

以下是一段改进后的代码：

import geopandas as gpd

# 将经纬度数据转换为 GeoDataFrame
gdf1 = gpd.GeoDataFrame(df1, geometry=gpd.points_from_xy(df1['Longitude'], df1['Latitude']))
gdf2 = gpd.GeoDataFrame(df2, geometry=gpd.points_from_xy(df2['Longitude'], df2['Latitude']))

# 创建空间索引
gdf1.sindex
gdf2.sindex

# 查找距离目标点 2km 以内的点
buffer = gdf1.buffer(2000)
result = gpd.sjoin(gdf2, buffer, op='within')

通过使用空间索引，距离计算的时间复杂度可以从 o(mn) 降低到 o(log(mn))，其中 m 和 n 分别是 a 表和 b 表中的点数。

此外，以下建议也可进一步优化代码：

• 使用多线程或分布式计算来并行处理不同分组。
• 调整分组大小以平衡速度和内存使用。
• 优化 haversine 距离计算函数。

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