Я пытаюсь создать представление амстердамских каналов на основе очень большого набора данных, отправляемых через AIS. Поскольку AIS иногда калибруется неправильно, некоторые координаты не на реальном канале, а скорее на городских структурах. К счастью, это случается относительно мало раз. В результате эти точки данных не в непосредственной близости от других точек данных / кластеров точек данных. Таким образом, я хочу исключить эти точки данных, которые не имеют «соседа» с запасом (скажем, 5 метров в реальной жизни) в большинстве питонов c способом . Кто-нибудь знает, как подойти к этой проблеме? Мои данные - простой pandas фрейм данных:
lng lat
0 4.962218 52.362260
1 4.882198 52.406013
2 4.918583 52.335535
3 4.908185 52.381353
4 5.020983 52.277188
... ... ...
2249835 4.979960 52.352660
2249836 4.914533 52.334980
2249837 4.856630 52.401977
2249838 4.971418 52.357525
2249839 5.042353 52.402142
[2211095 rows x 2 columns]
, и карта в настоящее время выглядит следующим образом, я выделил примеры координат, которые я хочу отфильтровать / исключить:
