Если я правильно понял ваш вопрос, я считаю, что у вас есть решение
Некоторые операции импорта
import pandas as pd
import numpy as np
import folium
Некоторые примеры данных
centroid_lat = 16.7
centroid_lon = 81.095
x = .1
n = 10
o_lats = np.random.uniform(low=centroid_lat - x, high=centroid_lat + x, size=(n,))
o_lons = np.random.uniform(low=centroid_lon - x, high=centroid_lon + x, size=(n,))
d_lats = np.random.uniform(low=centroid_lat - x, high=centroid_lat + x, size=(n,))
d_lons = np.random.uniform(low=centroid_lon - x, high=centroid_lon + x, size=(n,))
df = pd.DataFrame({'origin_lng' : o_lons, 'origin_lat' : o_lats,
'destination_lng': d_lons, 'destination_lat': d_lats})
print(df.head())
destination_lat destination_lng origin_lat origin_lng
0 16.797057 81.074000 16.660164 81.080038
1 16.615371 81.001004 16.772645 80.997770
2 16.784289 81.117082 16.670008 81.032719
3 16.686201 81.184775 16.787999 81.189585
4 16.757704 81.127280 16.720080 81.178466
Затем карта.Нет необходимости в двух циклах, и я создаю строку для каждой итерации
m = folium.Map([centroid_lat, centroid_lon], zoom_start=11)
for _, row in df.iterrows():
folium.CircleMarker([row['origin_lat'], row['origin_lng']],
radius=15,
fill_color="#3db7e4", # divvy color
).add_to(m)
folium.CircleMarker([row['destination_lat'], row['destination_lng']],
radius=15,
fill_color="red", # divvy color
).add_to(m)
folium.PolyLine([[row['origin_lat'], row['origin_lng']],
[row['destination_lat'], row['destination_lng']]]).add_to(m)
m