本文介绍了数据帧列中字符串行的列表之间的成对距离的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我有一个数据帧，其中有一列字符串ID列表。(见下文)。 我想在所有行之间的所有成对距离之间创建距离矩阵 (例如，如果是10行，则它是10x10矩阵)。 这些行是ID列表，所以我不确定如何使用像pdist这样的东西。
这些值是字符串ID。就像字符串名称
ids
0 [58545-19, 462423-43, 277581-25]
1 [0]
2 [454950-82, 433701-46, 228790-63, 266250-52, 458759-98, 152986-78, 222217-39, 433515-16, 265589-83, 439403-23, 277892-38, 223497-19, 224072-83, 461887-57, 436147-12, 227479-78, 228893-32, 279415-18, 439426-27, 437742-46, 438156-73, 438458-68, 277898-05, 438675-76, 454658-95, 431222-77, 462579-94, 434939-86, 222211-09, 178215-13, 459566-11, 463200-04, 439278-94, 459505-18, 399139-66, 455735-62, 327382-03, 439040-62, 233779-51, 431387-38, 438589-72, 437892-49, 458178-76]
3 [431380-63]
4 [442539-01, 434388-16, 454950-82, 463197-61, 228893-32, 464322-07, 462579-94, 438781-51, 437273-11, 265395-79, 463560-76, 462525-31, 439426-27, 438458-68, 464300-38, 442676-80]
5 [234729-10, 435926-98, 416670-04, 179514-28]
6 [0]
7 [0]
8 [267726-25, 235217-71, 227314-72, 185293-18, 434447-56, 170271-19, 454661-20]
9 [0]
推荐答案
以下是使用scipy.spatial.distance.pdist函数计算成对距离的解决方案(请参阅末尾的完整代码)。
分步
自定义Jaccard函数
虽然scipy.spatial.distance有一个jaccard方法，但这个方法是针对布尔数组的。我们将需要定义一个自定义函数(使用jaccard distance：1-intersection/union的定义)：
def jaccard(u, v):
u,v = set(u[0]), set(v[0]) # pdist will pass 2D data [[a,b,c]], so we need to slice
return 1-len(u.intersection(v))/len(u.union(v))
然后我们将其应用于我们的DataFrame列。
警告：pdist需要多维数组作为输入(Series不起作用)，因此我们需要将该列切片为DataFrame(df[['ids']])。此外，直接将该函数作为metric传递会导致错误，因为该函数未被矢量化(请参阅下面关于这一点的注释)，因此我们需要将其包装在lambda中。
pdist(df[['ids']], metric=lambda u,v: jaccard(u,v))
numpy.vectorize。请注意，该函数与以前略有不同。这里我们不对传递的值的第一个元素进行切片，因为它已经是一维的。
def jaccard(u, v):
u,v = set(u), set(v)
return 1-len(u.intersection(v))/len(u.union(v))
pdist(df[['ids']], metric=np.vectorize(jaccard))
Nb。对提供的数据集进行的快速测试表明，矢量化方法实际上比lambda慢。
以2D形式输出
最后，我们使用scipy.spatial.distance.squareform和pandas.DataFrame构造函数将输出转换回矩阵：
pd.DataFrame(squareform(pdist(df[['ids']], metric=lambda u,v: jaccard(u,v))))
示例(完整代码)
让我们从以下输入开始：
df = pd.DataFrame([[['58545-19', '462423-43', '277581-25']],
[['0']],
[['454950-82', '433701-46', '228790-63', '266250-52', '458759-98', '152986-78', '222217-39', '433515-16', '265589-83', '439403-23', '277892-38', '223497-19', '224072-83', '461887-57', '436147-12', '227479-78', '228893-32', '279415-18', '439426-27', '437742-46', '438156-73', '438458-68', '277898-05', '438675-76', '454658-95', '431222-77', '462579-94', '434939-86', '222211-09', '178215-13', '459566-11', '463200-04', '439278-94', '459505-18', '399139-66', '455735-62', '327382-03', '439040-62', '233779-51', '431387-38', '438589-72', '437892-49', '458178-76']],
[['431380-63']],
[['442539-01', '434388-16', '454950-82', '463197-61', '228893-32', '464322-07', '462579-94', '438781-51', '437273-11', '265395-79', '463560-76', '462525-31', '439426-27', '438458-68', '464300-38', '442676-80']],
[['234729-10', '435926-98', '416670-04', '179514-28']],
[['0']],
[['0']],
[['267726-25', '235217-71', '227314-72', '185293-18', '434447-56', '170271-19', '454661-20']],
[['0']],
], columns=['ids'])
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
def jaccard(u, v):
u,v = set(u[0]), set(v[0])
return 1-len(u.intersection(v))/len(u.union(v))
pd.DataFrame(squareform(pdist(df[['ids']], metric=lambda u,v: jaccard(u,v))))
输出：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 0.0 1.0 1.000000 1.0 1.000000 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 0.0 1.000000 1.0 1.000000 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0
2 1.0 1.0 0.000000 1.0 0.907407 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.000000 0.0 1.000000 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 0.907407 1.0 0.000000 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.000000 1.0 1.000000 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
6 1.0 0.0 1.000000 1.0 1.000000 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0
7 1.0 0.0 1.000000 1.0 1.000000 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0
8 1.0 1.0 1.000000 1.0 1.000000 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0
9 1.0 0.0 1.000000 1.0 1.000000 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0
这篇关于数据帧列中字符串行的列表之间的成对距离的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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