我有一個帶有兩組緯度、經(jīng)度坐標的 PySpark DataFrame。我正在嘗試計算給定行的每組坐標之間的 Haversine 距離。我正在使用haversine()我在網(wǎng)上找到的以下內(nèi)容。問題是它不能應用于列，或者至少我不知道這樣做的語法。有人可以分享語法或指出更好的解決方案嗎？from math import radians, cos, sin, asin, sqrtdef haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):    """    Calculate the great circle distance between two points     on the earth (specified in decimal degrees)    """    # convert decimal degrees to radians     lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])    # haversine formula     dlon = lon2 - lon1     dlat = lat2 - lat1     a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2    c = 2 * asin(sqrt(a))     # Radius of earth in miles is 3,963; 5280 ft in 1 mile    ft = 3963 * 5280 * c    return ft我知道haversine()上面的函數(shù)有效，因為我使用數(shù)據(jù)框中的一些緯度/經(jīng)度坐標對其進行了測試，并得到了合理的結(jié)果：haversine(-85.8059, 38.250134,           -85.805122, 38.250098)284.1302325439314當我在 PySpark 數(shù)據(jù)框中將示例坐標替換為對應于緯度/經(jīng)度的列名時，我收到錯誤消息。我嘗試了以下代碼，試圖創(chuàng)建一個新列，其中包含計算的Haversine 距離（以英尺為單位）：df.select('id', 'p1_longitude', 'p1_latitude', 'p2_lon', 'p2_lat').withColumn('haversine_dist',                            haversine(df['p1_latitude'],                                    df['p1_longitude'],                                    df['p2_lat'],                                    df['p2_lon'])).show()但我得到了錯誤：必須是實數(shù)，而不是 Column Traceback（最近調(diào)用最后一次）：文件“”，第 8 行，haversine TypeError：必須是實數(shù)，而不是 Column這向我表明我必須以某種方式迭代地將我的 hasrsine 函數(shù)應用于我的 PySpark DataFrame 的每一行，但我不確定這個猜測是否正確，即使是這樣，我也不知道該怎么做。順便說一句，我的緯度/經(jīng)度是浮點類型。