我有以下 df
id xx yy time
0 1 553343.041098 4.178420e+06 1
1 1 553343.069815 4.178415e+06 2
2 1 553343.069815 4.178415e+06 3
3 2 553343.950755 4.178415e+06 1
4 2 553341.343829 4.178410e+06 6
xx 和 yy 是每个 id 在 time 中某个点的位置。我想在这个
df 中创建一个额外的列，这将是从一个时间点到另一个时间点的距离差异(从 time 的最小值到下一个更大的，到下一个更大的等等)，在 id 中团体。有这样做的 Pythonic 方式吗？
最佳答案
你可以像下面这样做。
我没有做 df['distance_meters'] 因为它很简单。
df['xx_diff']=df.groupby('id')['xx'].diff()**2
df['yy_diff']=df.groupby('id')['yy'].diff()**2
如果您的数据框中不需要 ['xx_diff'] & ['yy_diff'] 列，则可以直接使用下面的代码。
df['distance']= np.sqrt(df.groupby('id')['xx'].diff()**2+df.groupby('id')['yy'].diff()**2)
输出
id xx yy time xx_diff3 yy_diff3 distance
0 1 553343.041098 4178420.0 1 NaN NaN NaN
1 1 553343.069815 4178415.0 2 0.000825 25.0 5.000082
2 1 553343.069815 4178415.0 3 0.000000 0.0 0.000000
3 2 553343.950755 4178415.0 1 NaN NaN NaN
4 2 553341.343829 4178410.0 6 6.796063 25.0 5.638800
关于python - 如何计算python中组内两点之间的距离，对于许多后续点，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/60224494/