pandas求欧式距离
时间: 2023-10-17 22:37:56 浏览: 38
要使用pandas求欧式距离,可以借助scipy库中的distance_matrix函数。首先,需要导入scipy.spatial中的distance_matrix方法,然后使用该方法传入要计算距离的数据框dataframe即可。在这个问题的引用中提供了一个示例代码,我们可以参考该代码来实现。需要注意的是,传入distance_matrix方法的数据框需要是数值型的,且可以通过设置index和columns来指定行和列的名称。在引用中提供了一个数据产生的示例代码,可以将数据生成为一个包含坐标信息的数据框。然后,将该数据框作为参数传入distance_matrix方法中,即可计算出数据框中各个元素之间的欧式距离。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas计算的欧式距离矩阵](https://blog.csdn.net/Janine_1991/article/details/117447794)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pandas求两个表格不相交的集合方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38722874/12865761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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