手把手教你用Python替代Mapinfo更快查找两张表中距离最近的点
发布时间：2025-11-05 06:36:42 来源：云智核 作者：IT科技
一、手把手教前言
大家好，代M的点我是更快崔艳飞。工作中有时需要把A表中的查找经纬度点，从B表中匹配一个最近的两张点出来，用Mapinfo也可以实现，表中但处理速度慢，距离特别是最近数据量大时根本处理不动，此时用Python就能轻松实现，手把手教还能显示处理进度，代M的点详细如下。更快
二、查找项目目标
用Python实现两张表间最近点的两张计算。
三、表中项目准备
软件：PyCharm
需要的距离库：pandas， xlrd，os
四、项目分析
1)如何选择并读取要处理的免费信息发布网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 os2、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源码下载数据
for i in range(h1): 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(h2): w2=df2.loc[l, 纬度] j2=df2.loc[l,经度] d=haversine(j1, w1, j2, w2) if d<d0: d0=d d2 = df2.loc[l, :] test_dict = {距离: [d0]} d3 = pd.DataFrame(test_dict) else:continue4、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：
七、总结
本文介绍了如何利用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。
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