pandas 求距离

pandas 求距离

在数据分析和机器学习领域中，计算数据点之间的距离是一项基础工作。常用的计算距离的方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。在Python中，我们可以使用pandas库来方便地计算数据点之间的距离。

1. 欧氏距离

欧氏距离是最常用的距离度量方法之一，它是指在n维空间中两个点之间的真实距离。

假设有两个点 p=(p_1, p_2, …, p_n) 和 q=(q_1, q_2, …, q_n)，它们之间的欧氏距离为：

d(p, q) = \sqrt{(p_1 – q_1)^2 + (p_2 – q_2)^2 + … + (p_n – q_n)^2}

在pandas中，我们可以使用pairwise_distances函数来计算数据集中所有数据点之间的欧氏距离。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances

# 创建一个数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算数据点间的欧氏距离
distances = pairwise_distances(df, metric='euclidean')
print(distances)

运行代码后，会输出数据集中所有数据点之间的欧氏距离。

2. 曼哈顿距离

曼哈顿距离是另一种常用的距离度量方法，它是指在n维空间中两个点在各个坐标轴上的距离总和。

假设有两个点 p=(p_1, p_2, …, p_n) 和 q=(q_1, q_2, …, q_n)，它们之间的曼哈顿距离为：

d(p, q) = |p_1 – q_1| + |p_2 – q_2| + … + |p_n – q_n|

在pandas中，我们同样可以使用pairwise_distances函数来计算数据点之间的曼哈顿距离。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances

# 创建一个数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算数据点间的曼哈顿距离
distances = pairwise_distances(df, metric='manhattan')
print(distances)

运行代码后，会输出数据集中所有数据点之间的曼哈顿距离。

3. 闵可夫斯基距离

闵可夫斯基距离是一种通用的距离度量方法，它可以根据参数p的取值来表示不同的距离计算方法。当p=2时，闵可夫斯基距离就是欧氏距离；当p=1时，闵可夫斯基距离就是曼哈顿距离。

在pandas中，我们同样可以使用pairwise_distances函数来计算数据点之间的闵可夫斯基距离。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances

# 创建一个数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算数据点间的闵可夫斯基距离
distances = pairwise_distances(df, metric='minkowski', p=3)
print(distances)

运行代码后，会输出数据集中所有数据点之间的闵可夫斯基距离，其中p=3表示闵可夫斯基距离的参数为3。

通过以上示例，我们可以看到在pandas中计算数据点之间的距离是非常简单和方便的。在实际应用中，选择合适的距离度量方法可以帮助我们更好地分析数据和构建模型。