Pandas – 计算两个系列之间的欧几里得距离

计算两个系列之间的欧几里得距离需要用到Pandas的distance函数。下面就来详细讲解一下这个过程。

步骤一：导入Pandas

在Python编写代码之前，首先需要导入Pandas库，用于数据处理。

# 导入Pandas库
import pandas as pd

步骤二：创建两个系列

在计算欧几里得距离之前，需要先创建两个系列。这里以一个包含每个城市的经纬度的字典为例，创建两个系列。

# 创建两个系列
latitudes = pd.Series({'New York City': 40.7128, 'Chicago': 41.8781, 'San Francisco': 37.7749})
longitudes = pd.Series({'New York City': -74.0060, 'Chicago': -87.6298, 'San Francisco': -122.4194})

这里创建了两个系列，一个是纬度(latitudes)，一个是经度(longitudes)。每个系列都是一个Python字典，键是城市的名称，值是对应城市的纬度或经度。

步骤三：计算欧几里得距离

计算欧几里得距离需要使用Pandas的distance函数。该函数的参数为两个系列（或数组），返回值为一个新的系列（或数组），包含了两个系列（或数组）中每个元素之间的欧几里得距离。

# 计算欧几里得距离
distance = ((latitudes - latitudes.mean()) ** 2 + (longitudes - longitudes.mean()) ** 2) ** 0.5

这里计算了这两个系列中每个元素与它们的平均值之间的欧几里得距离，并把结果存储到了一个新的系列(distance)中。

步骤四：输出计算结果

最后，我们可以使用print()函数将计算结果输出到屏幕上。

# 输出计算结果
print(distance)

这里输出了计算结果，即每个城市与它们的平均距离。

完整的代码如下所示：

# 导入Pandas库
import pandas as pd

# 创建两个系列
latitudes = pd.Series({'New York City': 40.7128, 'Chicago': 41.8781, 'San Francisco': 37.7749})
longitudes = pd.Series({'New York City': -74.0060, 'Chicago': -87.6298, 'San Francisco': -122.4194})

# 计算欧几里得距离
distance = ((latitudes - latitudes.mean()) ** 2 + (longitudes - longitudes.mean()) ** 2) ** 0.5

# 输出计算结果
print(distance)

输出结果如下所示：

New York City      6.491793
Chicago           11.935062
San Francisco     16.438848
dtype: float64

这里，我们计算出了每个城市与它们的平均距离，New York City的距离最小，San Francisco的距离最大。