如何使用python pandas为超过1M个点的点集中的每个点找到最近的8个点

使用Python的pandas库为超过1M个点的点集中的每个点找到最近的8个点，可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd
from scipy.spatial import KDTree

1. 创建一个包含所有点的DataFrame，并确保每个点都有唯一的标识符：

points = pd.DataFrame({'x': x_values, 'y': y_values, 'id': range(1, len(x_values)+1)})

其中，x_values和y_values是包含点的x和y坐标的列表。

1. 创建一个KDTree对象，用于快速查找最近的点：

kdtree = KDTree(points[['x', 'y']])

1. 定义一个函数，用于找到每个点的最近的8个点：

def find_nearest_neighbors(point):
    distances, indices = kdtree.query(point[['x', 'y']], k=9)
    nearest_neighbors = points.iloc[indices[0][1:]]
    return nearest_neighbors

1. 使用apply方法将函数应用于每个点，并将结果存储在新的列中：

points['nearest_neighbors'] = points.apply(find_nearest_neighbors, axis=1)

现在，每个点的最近的8个点将存储在名为"nearest_neighbors"的列中。你可以通过访问该列来获取每个点的最近邻点。

这种方法利用了KD树的数据结构，可以在大型数据集中高效地找到最近的邻居。它适用于各种应用场景，如空间数据分析、机器学习等。

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