Pandas:计算X，Y分组之间的距离和角度

Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理库。它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以帮助用户进行数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等操作。

在Pandas中，计算X、Y分组之间的距离和角度可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

创建包含X、Y坐标的DataFrame：

data = {'X': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Y': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

计算距离：

dist_matrix = pdist(df[['X', 'Y']], metric='euclidean')
dist_df = pd.DataFrame(squareform(dist_matrix), columns=df.index, index=df.index)

这里使用了欧氏距离作为距离度量，可以根据需要选择其他距离度量方法。

计算角度：

angle_matrix = pdist(df[['X', 'Y']], metric='cosine')
angle_df = pd.DataFrame(squareform(angle_matrix), columns=df.index, index=df.index)

这里使用了余弦相似度作为角度度量，同样可以根据需要选择其他角度度量方法。

至此，我们得到了一个包含距离和角度的DataFrame，可以根据需要进一步分析和处理。

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