如何对dataframe进行计算筛选？

Question

问题遇到的现象和发生背景

表1

表2
这两个表是csv格式的，我利用pd加载为dataframe了。
问题：对表1中的每一个(x0，,y0，z0)筛选出在表2中一定范围内的点，然后进行接下去计算
例如：如果表2中的（x,y,z）满足(x 0- x) ^ 2 + (y0 - y) ^ 2 + (z0 - z) ^ 2 <= 1000则认为是符合的。

我的解答思路和尝试过的方法，不写自己思路的，回答率下降 60%

原本想转化为矩阵然后进行计算，但是发现不太行。
想利用for循环对表1进行循环，但是有点写不下去

Answer 1

您可以使用Pandas的运算符实现上述逻辑。

首先，计算两个表格中点之间的欧几里得距离：

import numpy as np
table1['dist'] = np.sqrt((table1['x0'] - table2['x'])**2 + (table1['y0'] - table2['y'])**2 + (table1['z0'] - table2['z'])**2)

然后，对于每一个(x0，y0，z0)筛选距离小于等于1000的点：

result = table2[table1['dist'] <= 1000]

最后，对于每一个(x0，y0，z0)，您可以使用相同的代码计算结果：

for i in range(table1.shape[0]):
    x0, y0, z0 = table1.iloc[i, 0], table1.iloc[i, 1], table1.iloc[i, 2]
    result = table2[(table2['x'] - x0)**2 + (table2['y'] - y0)**2 + (table2['z'] - z0)**2 <= 1000]
    # Do something with the result

希望这对您有所帮助。