问题很简单，我有两个 DataFrame ：
一个有 90 000 套公寓及其纬度/经度
一个有 3 000 个药房及其纬度/经度
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，其中我的公寓在行中，我的药房在列中，它们之间的距离在交集处，之后我只取矩阵的最小值以获得 90 000 值的列向量
我只是使用 double for with 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：我知道纬度/经度的公式是错误的，但公寓在同一地区，所以这是一个很好的近似值
第二种方法：我使用这个主题的解决方案（他们是同样的问题，但数据较少） https://gis.stackexchange.com/questions/222315/geopandas-find-nearest-point-in-other-dataframe
我使用了geopandas et最近的方法：
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，这两种方法都花费了太多时间，在运行 1 小时后我的电脑/笔记本崩溃并且失败了。
我的最后一个问题： …