本篇文章给大家分享的是有关如何用Python替代Mapinfo更快查找两张表中距离最近的点，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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一、前言
工作中有时需要把A表中的经纬度点，从B表中匹配一个最近的点出来，用Mapinfo也可以实现，但处理速度慢，特别是数据量大时根本处理不动，此时用Python就能轻松实现，还能显示处理进度，详细如下。
二、项目目标
用Python实现两张表间最近点的计算。
三、项目准备
软件：PyCharm
需要的库：pandas， xlrd，os
四、项目分析
1)如何选择并读取要处理的Excel文件?
利用os、xlrd，选择要读取处理的Excel文件。
2)如何计算两个经纬度点的距离?
利用pandas库读取两张表的内容，再定义函数计算两个经纬度点的距离。
3)如何循环计算并保存最近一个点的数据?
利用For循环，对两张表的内容进行循环读取，通过If判断保留最近的距离点数据。
4)如何保存结果?
利用to_excel保存，得到最近点的数据。
五、项目实现
1、第一步导入需要的库
import pandas as pd import xlrd import os
2、第二步选择并读取要处理的Excel文件
path="D:/a/" #获取文件夹下所有EXCEL名 bb = path + 'result.xlsx' writer = pd.ExcelWriter(bb,engine='openpyxl') xlsx_names = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".xlsx")] # 获取第一个EXCEL名 xlsx_names1 = xlsx_names[0] aa = path + xlsx_names1 #打开第一个EXCEL first_file_fh=xlrd.open_workbook(aa) # 获取SHEET名 first_file_sheet=first_file_fh.sheets()3、第三步循环计算并保存最近一个点的数据
for i in range(h2): w1=df1.loc[i,'纬度'] j1 = df1.loc[i,'经度'] d1 = df1.loc[i, :] d0=10000000000000000000000000.0000 print("原小区第%d个。" %(i+1)) test_dict = {'距离': [d0]} d3 = pd.DataFrame(test_dict) for l in range(h3): w2=df2.loc[l, '纬度'] j2=df2.loc[l,'经度'] d=haversine(j1, w1, j2, w2) if d4、第四步保存计算后的文件
resultdata1.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='原小区', encoding="utf-8", index=False) resultdata2.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='最近小区', encoding="utf-8", index=False) resultdata3.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='距离', encoding="utf-8", index=False) writer.save() writer.close()
六、效果展示
1、处理前数据：
2、处理进度显示：
3、处理结果：
利用Python计算两个经纬度点间的距离，并在两张表间进行最近点计算，这本来是Mapinfo的分内之事，但数据量大时就处理不动了，Python处理速度快，还能对数据进行预处理，正是由于可以自己优化代码，可以无限提高运行速度，比如数据切块处理，有兴趣的同学可以进一步研究下。
以上就是如何用Python替代Mapinfo更快查找两张表中距离最近的点，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
文章名称：如何用Python替代Mapinfo更快查找两张表中距离最近的点
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