Question

假设我具有以下数据框：

     xx      yy      tt
0   2.8     1.0     1.0
1   85.0    4.48    6.5
2   2.1     8.0     1.0
3   8.0     1.0     0.0
4   9.0     2.54    1.64
5   5.55    7.25    3.15
6   1.66    0.0     4.0
7   3.0     7.11    1.98
8   1.0     0.0     4.65
9   1.87    2.33    0.0

我想用它来创建一个for循环，该循环遍历df中的所有点并计算到所有其他点的欧几里得距离。例如：循环将遍历点a并获得从点a到点b，c，d ... n的距离。然后它将到达点b，它将获得到点a，c，d ... n等的距离。

一旦我获得了距离，我想拥有一个value_counts()的距离值，但是为了节省内存，我不能只是value_counts()从这个foor循环中获得的所有结果，因为我的实际df太大，最终我将耗尽内存。

所以我想对距离向量执行value_counts()操作，这将给出2列数据帧，其中包含值和它们各自的计数，然后在点b上进行迭代并获得所有距离，我想将新值与第一个循环中的前一个value_counts() df进行比较，并检查是否有重复的值，如果是，那么我想+=计数器来获取重复的值，如果找不到重复值，我想append()将所有那些没有重复值的行都添加到距离df。

这是我到目前为止所得到的：

import pandas as pd

counts = pd.DataFrame()

for index, row in df.iterrows():

    dist = pd.Series(np.sqrt((row.xx - df.xx)**2 + (row.yy - df.yy)**2 + (row.tt - df.tt)**2)) # Create a vector containing all the distances from each point to the others

    counter = pd.Series(dist.value_counts(sort = True)).reset_index().rename(columns = {'index': 'values', 0:'counts'}) # Get a counter for every value in the distances vector

    if index in counter['values']:
        counter['counts'][index] += 1 # Check if the new values are in the counter df, if so, add +1 to each repeated value

    else:

        counts = counts.append((index,row)) # If no repeated values, then append new rows to the counter df

预期结果将是这样的：

# These are the value counts for point a and its distances:

    values  counts
0   0.000000    644589
1   0.005395    1
2   0.005752    1
3   0.016710    1
4   0.023043    1
5   0.012942    1
6   0.020562    1

现在在点b上进行迭代：

       values   counts
0   0.000000    644595  # Value repeated 6 times, so add +6 to the counter
1   0.005395    1
2   0.005752    1
3   0.016710    3  # Value repeated twice, so add +2 to the counter
4   0.023043    1
5   0.012942    1
6   0.020562    1
7   0.025080    1  # New value, so append a new row with value and counter
8   0.022467    1  # New value, so append a new row with value and counter

但是，如果将print (counts)添加到循环的末尾以检查此循环正在执行的结果，则会看到一个空的数据框。这就是为什么我问这个问题。为什么这段代码给了一个空的df，如何使它按我想要的方式工作？

如果您需要更多解释，不清楚的地方或需要更多信息，请随时提出要求。

预先感谢

Answer 1

如果了解您，则希望出现每个距离值：

所以我建议您创建一个字典：键是值，键的值是计数：

data = """
   xx      yy      tt
2.8     1.0     1.0
85.0    4.48    6.5
2.1     8.0     1.0
8.0     1.0     0.0
9.0     2.54    1.64
5.55    7.25    3.15
1.66    0.0     4.0
3.0     7.11    1.98
1.0     0.0     4.65
1.87    2.33    0.0
"""

import pandas as pd
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(data), sep='\s+')

dico ={}                            #i initialize the dict dico
for index, row in df.iterrows():
    dist = pd.Series(np.sqrt((row.xx - df.xx) ** 2 + (row.yy - df.yy) ** 2 + 
          (row.tt - df.tt) ** 2))   # Create a vector containing all the 
                                    #distances from each point to the others

    for f in dist:                  #i iterate through dist
        if f in dico:               #the key already exists in dict?
            dico[f] +=dico[f]       #yes i increment the value
        else:
            dico[f]=1               #no i create the key with the new distance and set to 1

print(dico)

输出：

{0.0: 512, 
82.45726408267497: 2, 
7.034912934784623: 2, 
5.295280917949491: 2, 
6.4203738208923635: 2, 
7.158735921934822: 2, 
3.361487765856065: 2, 
6.191324575565393: 2, 
4.190763653560053: 2, 
1.9062528688503002: 2, 
83.15678204452118: 2, 
77.35218419669867: 2, 
76.17993961667337: 2, 
79.56882492534372: 2, 
    :
    :
7.511863949779708: 2,
0.9263368717696604: 2, 
4.633896848226123: 2, 
7.853725230742415: 2, 
5.295819105671946: 2, 
5.273357564208974: 2}

每个值至少具有2个计数，因为其交叉表和距离（从point0到point1）等于距离（从point1到point0）...。

使用.iterrows（）进行循环将行追加到数据框

1 个答案: