Pandas Dataframe：找到坐標點與另一列坐標點最近的列

Question

我正在處理足球和足球運動員的跟蹤數據。 我正在嘗試為每一行坐標點找到最接近球的球員，並創建一個新列，將最接近球的球員歸因於

示例數據

| ball_point | home_player1_point | home_player2_point | away_player1_point |
| --------   | --------------     | ----------------------------------
| (7.00,3.00)     (-15.37,8.22)           (25.3,-.2)         (12.0,12.9)

所需 output

| ball_point | home_player1_point | home_player2_point | away_player1_point | closest
| --------   | --------------     | ----------------------------------
| (7.00,3.00)     (-15.37,8.22)           (25.3,-.2)         (7.1,3.2)           away_player1       

這是我的工作筆記本的鏈接： https://github.com/piercepatrick/Articles_EDA/blob/main/nashSCProject.ipynb與此問題有關的工作可以在底部找到，盡管現在很亂。 我也用這個問題來幫助我： Find nearest point in Pandas DataFrames

任何幫助表示贊賞，我需要在今晚之前完成！

Answer 1

我假設您的 dataframe 有更多行。 First you need to define some functions: a function of distance between two points (I'll use euclidean distance) and a function to get the distance between point in two pandas.Series (or dataframe columns):

def euc_dist(x,y):
    return ((x[0] - y[0])**2 +(x[1] - y[1])**2 )**(1/2)

def dist(s1,s2):    
    distances = [euc_dist(s1[i],s2[i]) for i in range(s1.shape[0])]
    return pd.Series(distances)

dist的返回值必須是pandas.Series因為它必須是一個新列（我假設您的 dataframe 稱為df ）：

distances_df = df.iloc[:,1:].apply(dist, args = (df["ball_point"],))
df["closest"] = distances_df.idxmin(axis = 1).apply(lambda x: str(x)[:-6])

function dist從第二列開始應用，這就是為什么我使用df.iloc[:,1:]並且它們都與“ball_position”列進行比較，這就是為什么它在args參數中，它必須是tuple 。

然后，您可以使用DataFrame.idxmin找到距離最小的列。 lambda function 只是在示例中獲取"away_player1"而不是"away_player1_point" 。

打印distances_df和df給出：

#distances_df
   home_player1_point  home_player2_point  away_player1_point
0           22.970966           18.577675           11.090987

#df
  ball_point home_player1_point home_player2_point away_player1_point       closest
0     (7, 3)     (-15.37, 8.22)       (25.3, -0.2)       (12.0, 12.9)  away_player1