在Python中创建具有曼哈顿距离的新数据帧可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
from scipy.spatial.distance import cityblock
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
manhattan_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)
reference_row = df.iloc[0] # 参考行为第一行
for index, row in df.iterrows():
distance = cityblock(reference_row, row)
manhattan_df.loc[index] = row
manhattan_df.loc[index, 'Manhattan Distance'] = distance
print(manhattan_df)
这样就可以创建一个新的数据帧manhattan_df
,其中包含原始数据帧df
中每行与参考行的曼哈顿距离。
曼哈顿距离是指两个向量在一个平面上的绝对轴距总和。它可以用于衡量两个向量之间的差异或相似性。在数据分析和机器学习中,曼哈顿距离常用于聚类、异常检测和特征选择等任务。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云