對象相似熊貓和Scikit學習

Question

有沒有一種方法可以找到並查找熊貓數據框中的行與其他數據框中的行的相似性？

Answer 1

我對你的問題的理解：你有兩個數據幀，同一個列的計數跳躍。您希望通過與目標數據框的任何成員有多接近（即相似）來對第一個數據框，主體數據框以及成員進行評分。

我不知道內置方法。 它可能不是最有效的方式，但這裏是我怎麼想的辦法：

#! /usr/bin/python3 

import pandas as pd 
import numpy as np 
import pprint 
pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4) 

# Simulate data 
df_subject = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD')) # This is the one we're iterating to check similarity to target. 
df_target = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD')) # This is the one we're checking distance to 

# This will hold the min dstances. 
distances=[] 
# Loop to iterate over subject DF 
for ix1,subject in df_subject.iterrows(): 
    distances_cur=[] 
    # Loop to iterate over target DF 
    for ix2,target in df_target.iterrows(): 
     distances_cur.append(np.linalg.norm(target-subject)) 
    # Get the minimum distance for the subject set member. 
    distances.append(min(distances_cur)) 

# Distances to df 
distances=pd.DataFrame(distances) 
# Normalize. 
distances=0.5-(distances-distances.mean(axis=0))/distances.max(axis=0) 

# Column index joining, ordering and beautification. 
Proximity_Ratings_name='Proximity Ratings' 
distances=distances.rename(columns={0: Proximity_Ratings_name}) 
df_subject=df_subject.join(distances) 
pp.pprint(df_subject.sort_values(Proximity_Ratings_name,ascending=False)) 

應該一代產量類似下面的表格。較高的評分意味着目標數據框中存在類似的成員：

 A B C D Proximity Ratings 
55 86 21 91 78   0.941537 
38 91 31 35 95   0.901638 
43 49 89 49 6   0.878030 
98 28 98 98 36   0.813685 
77 67 23 78 84   0.809324 
35 52 16 36 58   0.802223 
54 2 25 61 44   0.788591 
95 76 3 60 46   0.766896 
5 55 39 88 37   0.756049 
52 79 71 90 70   0.752520 
66 52 27 82 82   0.751353 
41 45 67 55 33   0.739919 
76 12 93 50 62   0.720323 
94 99 84 39 63   0.716123 
26 62 6 97 60   0.715081 
40 64 50 37 27   0.714042 
68 70 21 8 82   0.698824 
47 90 54 60 65   0.676680 
7 85 95 45 71   0.672036 
2 14 68 50 6   0.661113 
34 62 63 83 29   0.659322 
8 87 90 28 74   0.647873 
75 14 61 27 68   0.633370 
60 9 91 42 40   0.630030 
4 46 46 52 35   0.621792 
81 94 19 82 44   0.614510 
73 67 27 34 92   0.608137 
30 92 64 93 51   0.608137 
11 52 25 93 50   0.605770 
51 17 48 57 52   0.604984 
.. .. .. .. ..    ... 
64 28 56 0 9   0.397054 
18 52 84 36 79   0.396518 
99 41 5 32 34   0.388519 
27 19 54 43 94   0.382714 
92 69 56 73 93   0.382714 
59 1 29 46 16   0.374878 
58 2 36 8 96   0.362525 
69 58 92 16 48   0.361505 
31 27 57 80 35   0.349887 
10 59 23 47 24   0.345891 
96 41 77 76 33   0.345891 
78 42 71 87 65   0.344398 
93 12 31 6 27   0.329152 
23 6 5 10 42   0.320445 
14 44 6 43 29   0.319964 
6 81 51 44 15   0.311840 
3 17 60 13 22   0.293066 
70 28 40 22 82   0.251549 
36 95 72 35 5   0.249354 
49 78 10 30 18   0.242370 
17 79 69 57 96   0.225168 
46 42 95 86 81   0.224742 
84 58 81 59 86   0.221346 
9 9 62 8 30   0.211659 
72 11 51 74 8   0.159265 
90 74 26 80 1   0.138993 
20 90 4 6 5   0.117652 
50 3 12 5 53   0.077088 
42 90 76 42 1   0.075284 
45 94 46 88 14   0.054244 

希望我理解正確。如果性能很重要，不要使用，我相信有一種代數方法可以處理這個（乘法矩陣），它可以更快地運行。