数据帧列中字符串行的列表之间的成对距离
问题描述
我有一个数据帧，其中有一列字符串ID列表。(见下文)。 我想在所有行之间的所有成对距离之间创建距离矩阵 (例如，如果是10行，则它是10x10矩阵)。 这些行是ID列表，所以我不确定如何使用像pdist这样的东西。
这些值是字符串ID。就像字符串名称
ids
0 [58545-19, 462423-43, 277581-25]
1 [0]
2 [454950-82, 433701-46, 228790-63, 266250-52, 458759-98, 152986-78, 222217-39, 433515-16, 265589-83, 439403-23, 277892-38, 223497-19, 224072-83, 461887-57, 436147-12, 227479-78, 228893-32, 279415-18, 439426-27, 437742-46, 438156-73, 438458-68, 277898-05, 438675-76, 454658-95, 431222-77, 462579-94, 434939-86, 222211-09, 178215-13, 459566-11, 463200-04, 439278-94, 459505-18, 399139-66, 455735-62, 327382-03, 439040-62, 233779-51, 431387-38, 438589-72, 437892-49, 458178-76]
3 [431380-63]
4 [442539-01, 434388-16, 454950-82, 463197-61, 228893-32, 464322-07, 462579-94, 438781-51, 437273-11, 265395-79, 463560-76, 462525-31, 439426-27, 438458-68, 464300-38, 442676-80]
5 [234729-10, 435926-98, 416670-04, 179514-28]
6 [0]
7 [0]
8 [267726-25, 235217-71, 227314-72, 185293-18, 434447-56, 170271-19, 454661-20]
9 [0]
解决方案
以下是使用scipy.spatial.distance.pdist函数计算成对距离的解决方案(请参阅末尾的完整代码)。
分步
自定义Jaccard函数
虽然scipy.spatial.distance有一个jaccard方法，但这个方法是针对布尔数组的。我们将需要定义一个自定义函数(使用jaccard distance：1-intersection/union的定义)：
def jaccard(u, v):
u,v = set(u[0]), set(v[0]) # pdist will pass 2D data [[a,b,c]], so we need to slice
return 1-len(u.intersection(v))/len(u.union(v))
然后我们将其应用于我们的DataFrame列。
警告：pdist需要多维数组作为输入(Series不起作用)，因此我们需要将该列切片为DataFrame(df[['ids']])。此外，直接将该函数作为metric传递会导致错误，因为该函数未被矢量化(请参阅下面关于这一点的注释)，因此我们需要将其包装在lambda中。
pdist(df[['ids']], metric=lambda u,v: jaccard(u,v))
numpy.vectorize。请注意，该函数与以前略有不同。这里我们不对传递的值的第一个元素进行切片，因为它已经是一维的。
def jaccard(u, v):
u,v = set(u), set(v)
return 1-len(u.intersection(v))/len(u.union(v))
pdist(df[['ids']], metric=np.vectorize(jaccard))
Nb。对提供的数据集进行的快速测试表明，矢量化方法实际上比lambda慢。
以2D形式输出
最后，我们使用scipy.spatial.distance.squareform和pandas.DataFrame构造函数将输出转换回矩阵：
pd.DataFrame(squareform(pdist(df[['ids']], metric=lambda u,v: jaccard(u,v))))
示例(完整代码)
让我们从以下输入开始：
df = pd.DataFrame([[['58545-19', '462423-43', '277581-25']],
[['0']],
[['454950-82', '433701-46', '228790-63', '266250-52', '458759-98', '152986-78', '222217-39', '433515-16', '265589-83', '439403-23', '277892-38', '223497-19', '224072-83', '461887-57', '436147-12', '227479-78', '228893-32', '279415-18', '439426-27', '437742-46', '438156-73', '438458-68', '277898-05', '438675-76', '454658-95', '431222-77', '462579-94', '434939-86', '222211-09', '178215-13', '459566-11', '463200-04', '439278-94', '459505-18', '399139-66', '455735-62', '327382-03', '439040-62', '233779-51', '431387-38', '438589-72', '437892-49', '458178-76']],
[['431380-63']],
[['442539-01', '434388-16', '454950-82', '463197-61', '228893-32', '464322-07', '462579-94', '438781-51', '437273-11', '265395-79', '463560-76', '462525-31', '439426-27', '438458-68', '464300-38', '442676-80']],
[['234729-10', '435926-98', '416670-04', '179514-28']],
[['0']],
[['0']],
[['267726-25', '235217-71', '227314-72', '185293-18', '434447-56', '170271-19', '454661-20']],
[['0']],
], columns=['ids'])
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
def jaccard(u, v):
u,v = set(u[0]), set(v[0])
return 1-len(u.intersection(v))/len(u.union(v))
pd.DataFrame(squareform(pdist(df[['ids']], metric=lambda u,v: jaccard(u,v))))
输出：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 0.0 1.0 1.000000 1.0 1.000000 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
1 1.0 0.0 1.000000 1.0 1.000000 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0
2 1.0 1.0 0.000000 1.0 0.907407 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
3 1.0 1.0 1.000000 0.0 1.000000 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
4 1.0 1.0 0.907407 1.0 0.000000 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
5 1.0 1.0 1.000000 1.0 1.000000 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
6 1.0 0.0 1.000000 1.0 1.000000 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0
7 1.0 0.0 1.000000 1.0 1.000000 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0
8 1.0 1.0 1.000000 1.0 1.000000 1.0 1.0 1.0 0.0 1.0
9 1.0 0.0 1.000000 1.0 1.000000 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0
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