DpythonProject3会员信息附件二：会员信息数据xlsx其中文件中‘商品GPS纬度’和‘商品GPS经度’两列的数据组成商品的位置信息‘会员GPS纬度’和‘会员GPS经度’两列数据组成会员的位置信息利用位置信息算距离r且只保留r01的数据同时统计该会员周围商品的数量商品根据相对于会员的距离从小到大排序商品数量不能超过预订任务限额。文件中有‘预订任务限额’代表会员获取商品上限用q2代表预订任

根据给定的需求，可以通过以下步骤实现对会员周围商品的筛选和价格计算：

1. 读取Excel文件中的数据，包括会员和商品的位置信息、预订任务限额等数据。
2. 计算会员与商品之间的距离r，通过计算两点之间的经纬度距离来实现。可以使用haversine公式或者geopy库来计算距离。
3. 过滤出满足条件r<0.1的数据，并统计每个会员周围商品的数量。
4. 对于满足距离条件的商品，根据公式y =(0.17074800590158568q1(q2^6.0973538046874465))/(r^（-7.64598152989214）)计算价格y。
5. 判断计算得到的价格y是否满足条件y>0.0002065832682235432，如果满足条件则记录该商品的价格。
6. 对于同一个商品，如果有多个价格，则选择最小价格。
7. 输出每个商品及其对应价格。

以下是一个示例代码，可以根据实际情况进行调整和优化：

import pandas as pd
from geopy.distance import geodesic

# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel(r'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx')

# 获取预订任务限额
q2 = df['预订任务限额'].values[0]

# 计算距离并筛选满足条件的数据
filtered_data = []
for index, row in df.iterrows():
    member_lat = row['会员GPS纬度']
    member_lon = row['会员GPS经度']
    for i in range(1, 11):  # 假设商品数量最多为10个
        product_lat = row[f'商品{i}GPS纬度']
        product_lon = row[f'商品{i}GPS经度']
        distance = geodesic((member_lat, member_lon), (product_lat, product_lon)).km
        if distance < 0.1:
            filtered_data.append({
                '会员ID': row['会员ID'],
                '商品ID': row[f'商品{i}ID'],
                '距离': distance,
                '商品价格': None
            })

# 计算价格并记录满足条件的最小价格
for data in filtered_data:
    q1 = data['商品价格']
    r = data['距离']
    y = (0.17074800590158568 * q1 * (q2 ** 6.0973538046874465)) / (r ** (-7.64598152989214))
    if y > 0.0002065832682235432:
        if data['商品价格'] is None or q1 < data['商品价格']:
            data['商品价格'] = q1

# 输出每个商品及其对应价格
for data in filtered_data:
    print(f"商品ID: {data['商品ID']}, 价格: {data['商品价格']}")

请注意，以上代码仅为示例，具体实现可能需要根据实际情况进行调整和优化。