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在Python中，Pandas是一個強大的數(shù)據(jù)分析工具庫，它提供了許多用于處理和分析數(shù)據(jù)的功能，求距離是數(shù)據(jù)分析中的一個常見操作，我們可能需要計算兩個數(shù)據(jù)點之間的距離，或者計算一個數(shù)據(jù)點到數(shù)據(jù)集的距離，在Pandas中，我們可以使用Numpy庫中的函數(shù)來計算這些距離。
以下是一些常見的使用Pandas求距離的方法：
1、歐幾里得距離（Euclidean Distance）
歐幾里得距離是最常見的距離度量方法，它是在多維空間中兩個點之間的直線距離，在Pandas中，我們可以使用Numpy的linalg.norm函數(shù)來計算歐幾里得距離。
import pandas as pd
import numpy as np
創(chuàng)建一個DataFrame
df = pd.DataFrame({
'x': [1, 2, 3],
'y': [4, 5, 6]
})
創(chuàng)建一個Series
s = pd.Series([1, 2, 3])
計算DataFrame中兩點之間的歐幾里得距離
dist_df = df.apply(lambda row: np.linalg.norm(row df.iloc[0]), axis=1)
print(dist_df)
計算Series中兩點之間的歐幾里得距離
dist_s = df['x'].apply(lambda x: np.linalg.norm(x df['x'][0]))
print(dist_s)
2、曼哈頓距離（Manhattan Distance）
曼哈頓距離是在網(wǎng)格狀的街道上從一個點到另一個點的最短距離，在Pandas中，我們可以使用Numpy的sum和abs函數(shù)來計算曼哈頓距離。
計算DataFrame中兩點之間的曼哈頓距離 dist_df = df.apply(lambda row: np.sum(np.abs(row df.iloc[0])), axis=1) print(dist_df) 計算Series中兩點之間的曼哈頓距離 dist_s = df['x'].apply(lambda x: np.sum(np.abs(x df['x'][0]))) print(dist_s)
3、切比雪夫距離（Chebyshev Distance）
切比雪夫距離是在多維空間中兩個點在一個維度上的最大差值，在Pandas中，我們可以使用Numpy的max和abs函數(shù)來計算切比雪夫距離。
計算DataFrame中兩點之間的切比雪夫距離 dist_df = df.apply(lambda row: np.max(np.abs(row df.iloc[0])), axis=1) print(dist_df) 計算Series中兩點之間的切比雪夫距離 dist_s = df['x'].apply(lambda x: np.max(np.abs(x df['x'][0]))) print(dist_s)
4、閔可夫斯基距離（Minkowski Distance）
閔可夫斯基距離是歐幾里得距離、曼哈頓距離和切比雪夫距離的一般化，在Pandas中，我們可以使用Numpy的power和sum函數(shù)來計算閔可夫斯基距離。
計算DataFrame中兩點之間的閔可夫斯基距離 dist_df = df.apply(lambda row: np.sum(np.power(np.abs(row df.iloc[0]), p)), axis=1) print(dist_df) 計算Series中兩點之間的閔可夫斯基距離 dist_s = df['x'].apply(lambda x: np.sum(np.power(np.abs(x df['x'][0]), p))) print(dist_s)
以上，就是使用Pandas進行求距離的基本方法，需要注意的是，這些方法都是基于Numpy庫的，因此在使用之前，需要確保已經(jīng)正確安裝了Numpy庫，這些方法都是針對DataFrame或Series的，如果需要對其他類型的數(shù)據(jù)進行操作，可能需要進行一些額外的處理。
文章題目：pandas求距離
網(wǎng)頁網(wǎng)址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cddhjjh.html
