import pandas as pd import math

读取Excel文件

df = pd.read_excel(r'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx')

计算距离函数

def calculate_distance(lat1, lon1, lat2, lon2): R = 6371 # 地球平均半径，单位为公里 rad_lat1 = math.radians(lat1) rad_lat2 = math.radians(lat2) a = rad_lat1 - rad_lat2 b = math.radians(lon1) - math.radians(lon2) s = 2 * math.asin(math.sqrt(math.pow(math.sin(a/2), 2) + math.cos(rad_lat1) * math.cos(rad_lat2) * math.pow(math.sin(b/2), 2))) distance = s * R return distance

筛选满足条件的数据

df['距离'] = df.apply(lambda row: calculate_distance(row['会员GPS纬度'], row['会员GPS经度'], row['商品GPS纬度'], row['商品GPS经度']), axis=1) df = df[df['距离'] < 0.1]

按距离从小到大排序

df = df.sort_values(by='距离')

计算每个商品的价格

df['商品价格'] = df.apply(lambda row: 0.17074800590158568 * q1 * (q26.0973538046874465) / (row['距离'](-7.64598152989214)), axis=1)

按商品编号和价格进行分组，并取最小价格

df = df.groupby(['任务号码'])['商品价格'].min().reset_index()

输出每个商品对应的价格

print(df[['任务号码', '商品价格']])