在其他数据框中查找最近点（包含大量数据）

Question

问题很简单，我有两个数据帧：

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一个有90000套公寓和他们的经纬度

还有一个有3000个药房和他们的经纬度

我想为我所有的公寓创建一个新变量：“最近药房的距离”

为此，我尝试了两种花费大量时间的方法：

第一种方法：我创建了一个矩阵，我的公寓排成一行，我的药店排成一列，它们之间的距离在交叉点上，然后我只取矩阵的最小值，得到一个90000值的列向量

我只是用了一个双人床来搭配numpy：

m,n=len(result['latitude']),len(pharma['lat'])
M = np.ones((m,n))
for i in range(m):
     for j in range(n):
        if (result['Code departement'][i]==pharma['departement'][j]):
            M[i,j] =(pharma['lat'][j]-result['latitude'][i])**2+(pharma['lng'][j]-result['longitude'] [i])**2

ps：我知道lat/long的公式是错误的，但公寓位于同一区域，所以这是一个很好的近似值

第二种方法：我使用本主题中的解决方案（相同的问题，但数据较少）https://gis.stackexchange.com/questions/222315/geopandas-find-nearest-point-in-other-dataframe

我使用了geopandas等最接近的方法：

from shapely.ops import nearest_points
pts3 = pharma.geometry.unary_union


def near(point, pts=pts3):
     nearest = pharma.geometry == nearest_points(point, pts)[1]
     return pharma[nearest].geometry.get_values()[0]

appart['Nearest'] = appart.apply(lambda row: near(row.geometry), axis=1)

正如我所说，这两种方法花费了太多的时间，在运行我的电脑/笔记本一个小时后崩溃了，它失败了。

我的最后一个问题：你有一个优化的方法去更快？有可能吗？如果它已经被优化，我会买一台其他的电脑，但是哪些标准，但是什么标准来寻找一台能够进行如此快速计算的电脑？

Answer 1

我想球树是这个任务的合适结构。

您可以使用scikit学习实现，请参阅下面的代码以获取适合您的案例的示例：

import numpy as np
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
from sklearn.neighbors import BallTree

## Create the two GeoDataFrame to replicate your dataset
appart = gpd.GeoDataFrame({
        'geometry': Point(a, b),
        'x': a,
        'y': b,
    } for a, b in zip(np.random.rand(100000), np.random.rand(100000))
])

pharma = gpd.GeoDataFrame([{
        'geometry': Point(a, b),
        'x': a,
        'y': b,
    } for a, b in zip(np.random.rand(3000), np.random.rand(3000))
])

# Create a BallTree 
tree = BallTree(pharma[['x', 'y']].values, leaf_size=2)

# Query the BallTree on each feature from 'appart' to find the distance
# to the nearest 'pharma' and its id
appart['distance_nearest'], appart['id_nearest'] = tree.query(
    appart[['x', 'y']].values, # The input array for the query
    k=1, # The number of nearest neighbors
)

有了这个方法，你可以很快地解决你的问题（上面的例子，在我的电脑上，用了不到一秒钟的时间在一个100000点的输入数据集中找到最近点的索引，在3000点中）。

默认情况下，BallTree的查询方法返回到最近邻居的距离及其id。如果需要，可以通过将return_distance参数设置为False来禁用返回最近邻居的距离。如果你真的只关心距离，你只能保存这个值：

appart['distance_nearest'], _ = tree.query(appart[['x', 'y']].values, k=1)