计算两个pandas数据帧的行之间的欧几里德距离

时间:2017-12-12 21:48:36

标签: python pandas scipy euclidean-distance

我有两个pandas数据框d1d2,如下所示:

d1看起来像:

  output   value1   value2   value2
    1           100     103      87
    1           201     97.5     88.9
    1           144     54       85

d2看起来像:

 output   value1   value2   value2
    0           100     103      87
    0           201     97.5     88.9
    0           144     54       85
    0           100     103      87
    0           201     97.5     88.9
    0           144     54       85

对于d1中的所有行,列输出的值为1,对于d2中的所有行,列的输出值为0。它是一个分组变量。我需要在d1和d2的每一行之间找到欧几里德距离(不在d1或d2范围内)。如果d1m行而d2n行,那么距离矩阵将有m行和n列

1 个答案:

答案 0 :(得分:13)

使用scipy.spatial.distance.cdist

import scipy

ary = scipy.spatial.distance.cdist(d1.iloc[:,1:], d2.iloc[:,1:], metric='euclidean')

pd.DataFrame(ary)
Out[1274]: 
            0           1          2           3           4          5
0    0.000000  101.167485  65.886266    0.000000  101.167485  65.886266
1  101.167485    0.000000  71.808495  101.167485    0.000000  71.808495
2   65.886266   71.808495   0.000000   65.886266   71.808495   0.000000