Pythonで２次元座標間の距離の累計を求める方法

Question

前提・実現したいこと

Pyhtonでcsvから読み込み、df["x"],df["y"]に入っている値が示す２次元座標上の点間の距離の累計を求たいです。
こちらの質問と同じ事がやりたいのですが、df[]内のデータを持ってこようとするとエラーが起きてしまいます。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: Length of values does not match length of index

該当のソースコード

print(df)
#x, y
#1.5, 3.2
#5.3, 5.4
#(このデータが500件ほどあります)

df["x_distance"]=np.diff(data["x"], axis=0)

試したこと

csvファイルに書きだして再度読み込みもしてみましたが結果は変わりませんでした。

Answer 1

データがpandasのデータフレームに入っているのであれば、行毎のデータの差は

df - df.shift(1)

で求めることができます。
あとはこの結果を行毎に

(df - df.shift(1)).apply(np.linalg.norm, axis=1)

のように、np.linalg.norm() に入力する事で距離は求まると思います。

実際には以下のようになります。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'x':[1.5 ,5.3, 6.3],'y':[3.2 ,5.4, 9.4]})

df['distance'] = (df - df.shift(1)).apply(np.linalg.norm, axis=1)
print(df)
#     x    y  distance
#0  1.5  3.2       NaN
#1  5.3  5.4  4.390900
#2  6.3  9.4  4.123106

Answer 2

ValueError: Length of values does not match length of index

点の数は点の間の数よりひとつ多いからです。
dfの行数＝点の数＝３つ、np.diffの結果＝点の間（を結んだ線分の数）＝２つ。

なお、欲しい結果は以下のような感じで求められるかと思います。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'x':[1,4,9],'y':[2,6,18]})
d = np.diff(df,axis=0)
print(d)
#[[ 3  4]
# [ 5 12]]

df['x_distance'] = [0] + d[:,0].tolist()
df['y_distance'] = [0] + d[:,1].tolist()
print(df)
#   x   y  x_distance  y_distance
#0  1   2           0           0
#1  4   6           3           4
#2  9  18           5          12

df['distance'] = np.linalg.norm([df['x_distance'], df['y_distance']], axis=0)
print(df)
#   x   y  x_distance  y_distance  distance
#0  1   2           0           0       0.0
#1  4   6           3           4       5.0
#2  9  18           5          12      13.0

print(df['distance'].sum()) # 18.0