对四列执行haversine函数，将其转换为新列

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Haversine函数是一种用于计算两个经纬度之间距离的数学函数。它基于球面三角学，可以用于计算地球上两个点之间的直线距离。

在云计算领域中，执行haversine函数通常用于处理地理位置数据，例如计算两个地点之间的距离或者在地图上绘制路径。

以下是对四列执行haversine函数并将其转换为新列的步骤：

首先，确保你的数据集中包含了四列经纬度数据。假设这四列分别为：经度1、纬度1、经度2、纬度2。
导入所需的库和模块，例如数学库和pandas库。
创建一个函数来计算haversine距离。可以使用以下代码示例：

import math

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    # 将经纬度转换为弧度
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(math.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

    # 应用haversine公式计算距离
    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1
    a = math.sin(dlat/2)**2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon/2)**2
    c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
    distance = 6371 * c  # 地球半径为6371公里

    return distance

使用pandas库读取数据集，并创建一个新列来存储haversine距离。可以使用以下代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 使用apply函数将haversine函数应用于每一行数据，并创建一个新列来存储距离
data['distance'] = data.apply(lambda row: haversine(row['经度1'], row['纬度1'], row['经度2'], row['纬度2']), axis=1)

# 打印结果
print(data)

在这个例子中，假设你的数据集是一个CSV文件，包含了经度1、纬度1、经度2、纬度2四列数据。你可以根据实际情况修改代码以适应你的数据集格式。

以上是将四列执行haversine函数并将其转换为新列的完整步骤。通过这个过程，你可以计算出每一行数据中两个地点之间的距离，并将结果存储在新的列中。