Python 使用 Haversine 公式计算 Excel 数据点间距离

这段代码实现了读取一个 Excel 文件并计算每个点之间的距离，最后将结果保存为新的 Excel 文件。其中，使用了 pandas 库来读取和保存 Excel 文件，使用了 math 库中的函数来计算距离，其中采用了 Haversine 公式来计算地球上两点之间的距离。具体实现过程是：

import pandas as pd
from math import radians, sin, cos, sqrt, atan2

# 读取excel文件
data = pd.read_excel('D:\课件\毕设\数据处理\根据经纬度计算距离\1.xlsx')

# 计算每个点之间的距离
def calculate_distance(row):
    # 将经纬度转换为弧度
    lat1, lon1, lat2, lon2 = map(radians, [row['o_lat'], row['o_lon'], row['d_lat'], row['d_lon']])
    # Haversine公式计算距离
    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1
    a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
    c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a))
    distance = 6371 * c * 1000  # 将距离转换为单位为米
    return distance

# 将计算结果保存在第六列
data['distance'] = data.apply(calculate_distance, axis=1)

# 将结果保存为新的excel文件
data.to_excel('result.xlsx', index=False)

读取 Excel 文件并将经纬度转换为弧度，然后使用 Haversine 公式计算距离，最后将距离保存在新的 Excel 文件中。