根据DataFrame1中与每一行最相似的n行,可以使用以下步骤有效地计算DataFrame2中每一行的平均值:
以下是一个示例代码,演示如何根据DataFrame1中与此DataFrame1行最相似的n行有效地计算DataFrame2中每一行的平均值:
import pandas as pd
import numpy as np
# 假设DataFrame1和DataFrame2已经定义和填充好了
# 计算DataFrame1中每一行与其他行的相似度
similarity_matrix = DataFrame1.corr() # 使用相关性系数作为相似度度量
# 定义函数,根据相似度矩阵获取最相似的n行
def get_most_similar_rows(row_index, n):
row_similarity = similarity_matrix.iloc[row_index] # 获取与指定行的相似度
most_similar_rows = row_similarity.sort_values(ascending=False)[1:n+1] # 排序并获取最相似的n行
return most_similar_rows.index
# 遍历DataFrame2中的每一行,计算平均值
for i, row in DataFrame2.iterrows():
most_similar_rows = get_most_similar_rows(i, n) # 获取最相似的n行
similar_rows_data = DataFrame1.loc[most_similar_rows] # 从DataFrame1中提取最相似的n行数据
average_value = similar_rows_data.mean() # 计算平均值
DataFrame2.at[i, 'Average'] = average_value # 将平均值添加到DataFrame2的新列中
# 打印结果
print(DataFrame2)
请注意,以上代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。另外,根据具体需求,可以选择不同的相似度度量方法和计算平均值的方式。
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