使用熊猫度，分，秒转换为十进制度没有显式迭代

Question

我使用熊猫获得这样的数据帧：

print (a) 

    0 1 2 3 4 5 6 7 
0 36 30 36 N 2 31 18 W 
1 36 43 52 N 2 17 25 W 
2 36 43 13 N 2 16 27 W 
3 36 29 57 N 2 30 21 W 
4 36 29 18 N 2 29 24 W 

然后我试图使用的列0,1和2获取纬度的值。但我需要的，基于半球中列标志3

所需的输出会是这样的：

0 36.510000 
1 36.731111 
2 36.720278 
3 36.499167 
4 36.488333 
5 36.709722 
6 36.698889 
7 36.477778 
8 36.466944 
9 36.688056 

当我使用半球得到的符号坐标如下：

gg = a[0]+(a[1]+a[2]/60)/60 * -1 if a[3]=='S' else 1 

跟随引发错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). 

我怎么能转换FUL l列使用另一列中的字符串而不显式迭代数据框？

Answer 1

我冒昧地给你的数据框一些有意义的名字。

你需要你的逻辑apply到每一行，像这样：

# generate, load data 
datastring = StringIO("""\ 
latD latM latS latH lonD lonM lonS lonH 
36 30 36 N 2 31 18 W 
36 43 52 N 2 17 25 W 
36 43 13 N 2 16 27 W 
36 29 57 N 2 30 21 W 
36 29 18 N 2 29 24 W 
""") 
df = pandas.read_table(datastring, sep='\s+') 

# define function to convert to decimalDegrees 
def decimalDegree(degree, minute, second, hemisphere): 
    if hemisphere.lower() in ["w", "s", "west", "south"]: 
     factor = -1.0 
    elif hemisphere.lower() in ["n", "e", "north", "east"]: 
     factor = 1.0 
    else: 
     raise ValueError("invalid hemisphere") 

    # check the order of operations in your code 
    return factor * (degree + (minute + second/60.)/60.) 

# apply that function along to rows, using lambda 
# to specify the columns to use as input 
df['latitude'] = df.apply(
    lambda row: decimalDegree(row['latD'], row['latM'], row['latS'], row['latH']), 
    axis=1 
) 

df['longitude'] = df.apply(
    lambda row: decimalDegree(row['lonD'], row['lonM'], row['lonS'], row['lonH']), 
    axis=1 
) 

print(df) 

这给我：

latD latM latS latH lonD lonM lonS lonH latitude longitude 
0 36 30 36 N  2 31 18 W 36.510000 -2.521667 
1 36 43 52 N  2 17 25 W 36.731111 -2.290278 
2 36 43 13 N  2 16 27 W 36.720278 -2.274167 
3 36 29 57 N  2 30 21 W 36.499167 -2.505833 
4 36 29 18 N  2 29 24 W 36.488333 -2.490000