pandas判断dataframe中两个坐落的匹配程度

要判断 DataFrame 中两个坐标的匹配程度，可以使用以下方法：

1. 计算两个坐标之间的距离，然后根据距离大小来确定匹配程度。可以使用 `scipy.spatial.distance` 中的 `euclidean` 函数来计算欧几里得距离。

from scipy.spatial.distance import euclidean
import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})

# 计算距离
distance = euclidean(df.loc[0], df.loc[1])

# 判断匹配程度
if distance < 1:
    print('匹配')
else:
    print('不匹配')

2. 使用聚类算法，将坐标分为多个类别，然后根据坐标所属类别来确定匹配程度。可以使用 `sklearn.cluster` 中的 `KMeans` 类来进行聚类。

from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 7, 8, 9], 'y': [4, 5, 6, 1, 2, 3]})

# 进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(df)

# 获取每个坐标所属的类别
labels = kmeans.labels_

# 判断匹配程度
if labels[0] == labels[1]:
    print('匹配')
else:
    print('不匹配')