手把手教你用Python替代Mapinfo更快查找两张表中距离最近的点

一、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。

二、项目目标

用Python实现两张表间最近点的计算。

三、项目准备

软件：PyCharm

需要的库：pandas， xlrd，os

四、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。

五、项目实现

1、第一步导入需要的库

1import pandas as pd
2import xlrd
3import os

2、第二步选择并读取要处理的Excel文件

1path="D:/a/"
2    #获取文件夹下所有EXCEL名
3    bb = path + 'result.xlsx'
4    writer = pd.ExcelWriter(bb,engine='openpyxl')
5    xlsx_names = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".xlsx")]
6    # 获取第一个EXCEL名
7    xlsx_names1 = xlsx_names[0]
8    aa = path + xlsx_names1
9    #打开第一个EXCEL
10    first_file_fh=xlrd.open_workbook(aa)
11    # 获取SHEET名
12    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

1for i in range(h1):
2        w1=df1.loc[i,'纬度']
3        j1 = df1.loc[i,'经度']
4        d1 = df1.loc[i, :]
5        d0=10000000000000000000000000.0000
6        print("原小区第%d个。" %(i+1))
7        test_dict = {'距离': [d0]}
8        d3 = pd.DataFrame(test_dict)
9
10        for l in range(h2):
11            w2=df2.loc[l, '纬度']
12            j2=df2.loc[l,'经度']
13            d=haversine(j1, w1, j2, w2)
14            if d<d0:
15                d0=d
16                d2 = df2.loc[l, :]
17                test_dict = {'距离': [d0]}
18                d3 = pd.DataFrame(test_dict)
19            else:continue

4、第四步保存计算后的文件

1resultdata1.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='原小区', encoding="utf-8", index=False)
2  resultdata2.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='最近小区', encoding="utf-8", index=False)
3  resultdata3.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='距离', encoding="utf-8", index=False)
4  writer.save()
5  writer.close()

六、效果展示

1、处理前数据：

2、处理进度显示：

3、处理结果：

七、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。

最后需要本文项目代码的小伙伴，请在公众号后台回复“经纬度”关键字进行获取，如果在运行过程中有遇到任何问题，请随时留言或者加小编好友，小编看到会帮助大家解决bug噢！

-------------------********************************** End **********-------------**-----********-**********************************

往期精彩文章推荐：

欢迎各位大佬点击链接加入群聊【helloworld开发者社区】：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=mBlk6nzX进群交流IT技术热点。

本文转自 https://mp.weixin.qq.com/s/bTnO13la_4GjiHk1-5bWHQ，如有侵权，请联系删除。