https://www.cnblogs.com/simone331/p/17218019.html
在上一篇中，我们计算了两点的距离（链接为上篇文章），但是具体业务中，往往会存在一次性计算多组，上百甚至上千的距离。
所以我们需要利用python函数，批量去处理和传参，批量计算距离。前面的操作去第一篇文章看，这里只介绍批量处理部分。
第一步：思路整理
首先，我们需要定义一个函数，比如叫做calc_distance，它接受一行数据作为输入，然后从中提取出门店经纬度和订单经纬度，然后调用之前定义的getDistance函数，返回距离值。
然后，你需要用pandas.DataFrame.apply方法来对表格应用这个函数，指定axis=1表示按行操作，得到一个Series对象，它包含了每一行的距离值。
最后，我们需要把这个Series对象赋值给表格的新列，比如叫做distance。
第二步：代码实现
1.1路径设置并读取目标文件
order_path = r"E:\360MoveData\Users\B\Desktop/订单距离测算.xlsx"
df = pd.read_excel(order_path)
1.2定义函数算出距离，并赋值给新列
def calc_distance(row):
start = "{}".format(row["用户地址纬经度"])
end = "{}".format(row["门店纬经度"])
return getDistance(start, end) # 注意这里要传入两个参数
distance = df.apply(calc_distance, axis=1) # 注意这里要传入calc_distance函数，而不是getDistance函数
df["distance"]=distance
