python pandas用函数算距离时报错

Question

在网上copy来的一个算经纬度的方法，但在实际操作运行到 lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2]) 的时候到报错：”TypeError: cannot convert the series to <class 'float'》，显示series不能转换为float，请问下各位大佬这个问题怎么解决 需要怎么修改脚本。

import numpy as np
import pandas as pd 

test_data = pd.DataFrame(pd.read_excel("test.xlsx"))

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):   # 经度1，纬度1，经度2，纬度2 
  """函数作用：计算两个经纬度之间的距离"""
  # 将十进制度数转化为弧度
  lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

  # haversine公式
  dlon = lon2 - lon1 
  dlat = lat2 - lat1 
  a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
  c = 2 * asin(sqrt(a)) 
  r = 6371 # 地球平均半径，单位为公里
  return c * r * 1000

test_data["距离（米）"] = test_data.eval('@haversine(经度,纬度,Longitude,Latitude)')


"""
表内容举例：
name    经度  纬度  Longitude   Latitude
A   113.545761  23.106667   113.09461   23.39367
B   113.545761  23.106667   113.173833  23.336054
C   113.545761  23.106667   113.1799    23.43946
D   113.545761  23.106667   113.1975278 23.38591667
E   113.545761  23.106667   113.1975278 23.38591667
F   113.545761  23.106667   113.219664  23.100377
G   113.545761  23.106667   113.219664  23.100377
H   113.545761  23.106667   113.22253   23.18483
I   113.545761  23.106667   113.22253   23.18483

"""

程序运行到

Answer 1

题主你的报错原因是map函数的第二个参数应该是列表，而你传入的四列数据相当于是一个二维的dataframe，这样每列就相当于一个Series,而函数接受的参数应该是四个数字组成的列表，也就是一行数据，就是说你一次性传入所有的数据是不行的。必须一行一行的计算，每行数据计算得到一个距离，针对你的问题，我们可以使用pandas的apply函数每次传一行数据进入函数，具体可以将代码改成如下（题主你的sin cos sqrt函数都没有加np.这个我不知道是为什么，应该是要加的）：
import numpy as np
import pandas as pd

def haversine(df): # 经度1，纬度1，经度2，纬度2
"""函数作用：计算两个经纬度之间的距离"""
# 将十进制度数转化为弧度
# df.tolist()作用是将传入的一行数据转化为列表
lon1, lat1, lon2, lat2 = map(np.radians, df.tolist())
# haversine公式
dlon = lon2 - lon1
dlat = lat2 - lat1
a = np.sin(dlat/2)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2)**2
c = 2 * a * np.sin(np.sqrt(a))
r = 6371 # 地球平均半径，单位为公里
return c * r * 1000

test_data = pd.read_excel("test.xlsx")

这里的apply函数作用是将dataframe中每行的四个值传入函数haversine，然后计算距离，这样每行数据能返回一个距离

test_data["距离（米）"] = test_data[['经度', '纬度', 'Longitude', 'Latitude']].apply(haversine, axis=1)
print(test_data)