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文件中‘会员编号’是会员的编号文件中‘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通过欧氏距离算距离r经纬度不要转化距离不要转化为实际距离且只保留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

以下是使用pandas库读取Excel文件并进行数据处理的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 计算欧氏距离
data['距离'] = np.sqrt((data['商品GPS纬度'] - data['会员GPS纬度'])**2 + (data['商品GPS经度'] - data['会员GPS经度'])**2)

# 过滤距离小于0.1的数据
filtered_data = data[data['距离'] < 0.1]

# 统计会员周围商品的数量
商品数量 = filtered_data.groupby('会员编号')['任务号码'].count().reset_index()
商品数量.columns = ['会员编号', '商品数量']

# 根据距离从小到大排序商品
sorted_data = filtered_data.sort_values(by='距离')

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

# 计算商品价格
sorted_data['价格'] = (0.17074800590158568 * sorted_data['q1'] * (q2**6.0973538046874465)) / (sorted_data['距离']**(-7.64598152989214))

# 过滤满足引力子条件的商品价格
filtered_prices = sorted_data[sorted_data['价格'] > 0.0002065832682235432]

# 选取每个商品的最小价格
最终价格 = filtered_prices.groupby('任务号码')['价格'].min().reset_index()

# 输出每个商品对应的价格
print(最终价格)

在上述代码中，使用了pandas库来读取Excel文件并进行数据处理。为了优化计算，使用了numpy库进行向量化计算，提高了计算效率。请确保已安装pandas和numpy库。