使用距離矩陣在Pandas Dataframe中的行之間進行距離計算

Question

我有以下Pandas DataFrame：

In [31]:
import pandas as pd
sample = pd.DataFrame({'Sym1': ['a','a','a','d'],'Sym2':['a','c','b','b'],'Sym3':['a','c','b','d'],'Sym4':['b','b','b','a']},index=['Item1','Item2','Item3','Item4'])
In [32]: print(sample)
Out [32]:
      Sym1 Sym2 Sym3 Sym4
Item1    a    a    a    b
Item2    a    c    c    b
Item3    a    b    b    b
Item4    d    b    d    a

我想找到一種優雅的方法來根據這個距離矩陣得到每個Item之間的距離：

In [34]:
DistMatrix = pd.DataFrame({'a': [0,0,0.67,1.34],'b':[0,0,0,0.67],'c':[0.67,0,0,0],'d':[1.34,0.67,0,0]},index=['a','b','c','d'])
print(DistMatrix)
Out[34]:
      a     b     c     d
a  0.00  0.00  0.67  1.34
b  0.00  0.00  0.00  0.67
c  0.67  0.00  0.00  0.00
d  1.34  0.67  0.00  0.00 

例如，比較Item1和Item2將比較aaab - > accb - 使用距離矩陣，這將是0+0.67+0.67+0=1.34

理想輸出：

       Item1   Item2  Item3  Item4
Item1      0    1.34     0    2.68
Item2     1.34    0      0    1.34
Item3      0      0      0    2.01
Item4     2.68  1.34   2.01    0

Answer 1

這是一個老問題，但有一個Scipy函數可以做到這一點：

from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

distances = pdist(sample.values, metric='euclidean')
dist_matrix = squareform(distances)

pdist在Numpy矩陣上運行， DataFrame.values是數據幀的底層Numpy NDarray表示。 metric參數允許您選擇幾個內置距離度量中的一個，或者您可以傳入任何二進制函數以使用自定義距離。 這是非常強大的，根據我的經驗，非常快。 結果是一個“平面”數組，它只包含距離矩陣的上三角形（因為它是對稱的），不包括對角線（因為它總是為0）。 squareform然后將這種扁平形式轉換為完整矩陣。

文檔有更多信息，包括許多內置距離函數的數學綱要。

Answer 2

對於大數據，我發現了一種快速的方法。 假設您的數據已經是np.array格式，名為a。

from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances
dist = euclidean_distances(a, a)

以下是比較兩種方法所需時間的實驗：

a = np.random.rand(1000,1000)
import time 
time1 = time.time()
distances = pdist(a, metric='euclidean')
dist_matrix = squareform(distances)
time2 = time.time()
time2 - time1  #0.3639109134674072

time1 = time.time()
dist = euclidean_distances(a, a)
time2 = time.time()
time2-time1  #0.08735871315002441

Answer 3

這是根據需要做兩倍的工作，但技術上也適用於非對稱距離矩陣（不管是什么意思）

pd.DataFrame ( { idx1: { idx2:sum( DistMatrix[ x ][ y ]
                                  for (x, y) in zip( row1, row2 ) ) 
                         for (idx2, row2) in sample.iterrows( ) } 
                 for (idx1, row1 ) in sample.iterrows( ) } )

您可以通過將其分成幾部分來使其更具可讀性：

# a helper function to compute distance of two items
dist = lambda xs, ys: sum( DistMatrix[ x ][ y ] for ( x, y ) in zip( xs, ys ) )

# a second helper function to compute distances from a given item
xdist = lambda x: { idx: dist( x, y ) for (idx, y) in sample.iterrows( ) }

# the pairwise distance matrix
pd.DataFrame( { idx: xdist( x ) for ( idx, x ) in sample.iterrows( ) } )