Doubt For i Range Python

Question

First, I have 2 dataframe with several latitude and longitude points:

db_gas2['lat-long'] = db_gas2['latitude'].astype(str)+', '+db_gas2['longitude'] db_gas2

db_cidades3['lat-long'] = db_cidades3['latitude'].astype(str)+', '+db_cidades3['longitude'] db_cidades3.head()

db_gas2 has 37 lines (which are local)

db_cidades3 has 5,570 lines (municipalities of Brazil)

I managed to create this in a simulator, but not one for i range

#teste se a variavel "ponto gás" iria funcionar

ponto_gas = 1 # range de 0 a 36

cidade_origem = 1050 # range de 0 a 5569

p1 = (db_cidades3.iloc[cidade_origem]['lat-long'])

p1_n = (db_cidades3.iloc[cidade_origem]['cidade'])

p2 = (db_gas2.iloc[ponto_gas]['lat-long'])

p2_n = (db_gas2.iloc[ponto_gas]['Ponto de entrega'])

print("A distância entre a cidade", p1_n, "e o ponto de entrega", p2_n, "é de:") print(round((distance.distance(p1, p2).km),2),"km")

The answer comes true "The distance between the city of Teixeiras and the TBG Bilac delivery point is: 794.22 km"

However, how to do it for each municipality is calculated the distance for the 37 gas lines. I want to automatically take line 1 of "db_city3" and calculate distance for all lines of "db_gas2", after that take line 2 of "db_city3" and calculate distance for all lines of "db_gas2" ...

Can you help me?

Answer 1

When we use pandas or other libraries, we have the idea that they solve everything. Python has numerous libraries that, working together, make it a super programming language.

That said, let’s get to the problem: Correlate all cities with delivery points.

To do this, we can think of a nested loop (nested loop) as below:

for cidade in cidades:
    for pt_entrega in pontos_de_entrega:
        # seu codigo

Note: In the pandas would be something like for idx, row in df.iterrows():

That’s not performative at all!!!

Let’s go to the solution

Loading libraries

import io               # Esta servirá apenas para este teste
import itertools
import pandas as pd

from geopy import distance

Defining locations

cidades1 = """
Código IBGE,Nome do Município,Código UF,UF,Estado,Capital,Latitude,Longitude
5200100,Abadiânia,52,GO,Goiás,0,-16.1970,-48.7057
3100203,Abaeté,31,MG,Minas Gerais,0,-19.1551,-45.4444
4314902,Porto Alegre,43,RS,Rio Grande do Sul,1,-30.0318,-51.2065
"""

cidades2 = """
Código IBGE,Nome do Município,Código UF,UF,Estado,Capital,Latitude,Longitude
5200050,Abadia de Goiás,52,GO,Goiás,0,-16.7573,-49.4412
3100104,Abadia dos Dourados,31,MG,Minas Gerais,0,-18.4831,-47.3916
"""

Note since I don’t have access to the base, I used the above localities.

Creating dataframes

df1 = pd.read_csv(io.StringIO(cidades1), sep=",")
df2 = pd.read_csv(io.StringIO(cidades2), sep=",")

Turning into list of tuples

campos = ['Nome do Município', 'Latitude', 'Longitude']

l1 = df1[campos].to_records(index=False)
l2 = df2[campos].to_records(index=False)

Generating the result

todos_para_todos = itertools.product(l1, l2)

for par_de_localidades in todos_para_todos:
    c1, lat1, lon1 = par_de_localidades[0]
    c2, lat2, lon2 = par_de_localidades[1]
    distancia = round((distance.distance((lat1, lon1), (lat2,lon2)).km),2)
    print(f"A distância entre a cidade {c1} e o ponto de entrega {c2} é de: {distancia}km")

Note: Note that the variable todos_para_todos is the cat jump

Upshot

A distância entre a cidade Abadiânia e o ponto de entrega Abadia de Goiás é de: 100.06km
A distância entre a cidade Abadiânia e o ponto de entrega Abadia dos Dourados é de: 289.0km
A distância entre a cidade Abaeté e o ponto de entrega Abadia de Goiás é de: 499.64km
A distância entre a cidade Abaeté e o ponto de entrega Abadia dos Dourados é de: 218.31km
A distância entre a cidade Porto Alegre e o ponto de entrega Abadia de Goiás é de: 1481.15km
A distância entre a cidade Porto Alegre e o ponto de entrega Abadia dos Dourados é de: 1336.25km

Final Note: I did not put the output of the dataframes, list of tuples and etc, not to leave the extensive answer.