在python中创建具有曼哈顿距离的新数据帧

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：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from scipy.spatial.distance import cityblock

1. 创建一个包含数据的数据帧：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 创建一个空的数据帧来存储曼哈顿距离：

manhattan_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

1. 遍历原始数据帧的每一行，并计算每行与参考行的曼哈顿距离：

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

1. 打印结果：

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。

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