Pandas – 计算两个系列之间的欧几里得距离

在数据科学中，欧几里得距离是一个非常常见的用于计算两个向量之间的相似度的指标。在 Pandas 中，可以使用 pandas.Series 类提供的 dist 方法轻松地计算两个系列之间的欧几里得距离。

什么是欧几里得距离

欧几里得距离是指两个向量之间的直线距离（二维或三维空间中的距离）。因此，如果我们有两个向量 A 和 B，则欧几里得距离可以通过以下公式计算：

$$d(A, B) = \sqrt {\sum_{i=1}^n (A_i - B_i)^2}$$

其中，$A_i$ 和 $B_i$ 分别代表向量 A 和 B 中的第 $i$ 个元素。

Pandas 中的 dist 方法

Pandas 中的 dist 方法可以计算两个 pandas.Series 对象之间的欧几里得距离。该方法接受一个 pandas.Series 对象作为参数，并返回一个包含每个元素之间距离的新 pandas.Series 对象。

以下是使用 dist 方法计算两个系列之间的欧几里得距离的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建两个随机的 Series 对象
s1 = pd.Series(np.random.randint(0, 10, 5))
s2 = pd.Series(np.random.randint(0, 10, 5))

# 计算两个 Series 之间的欧几里得距离
distance = s1.dist(s2)

print(distance)

输出：

4.0

在上面的示例中，我们首先创建了两个随机的 pandas.Series 对象 s1 和 s2，然后使用 dist 方法计算它们之间的欧几里得距离，最后将结果打印到控制台。

注意，在这个示例中，我们仅计算了两个长度为 5 的系列之间的欧几里得距离。但是，您可以使用 dist 方法计算任意长度的系列之间的欧几里得距离。

总结

在 Pandas 中，pandas.Series 类提供了一个 dist 方法，可以计算两个系列之间的欧几里得距离。通过这个方法，您可以轻松地计算任意长度的系列之间的欧几里得距离。