使用定制的距离函数创建与Pandas Dataframe的距离矩阵

Create a distance matrix from Pandas Dataframe using a bespoke distance function(使用定制的距离函数创建与Pandas Dataframe的距离矩阵)

问题描述

我有一个包含两列的Pandas DataFrame，&id"；(唯一标识符)和"；Date&Quot；，如下所示：

test_df.head()

    id  date
0   N1  2020-01-31
1   N2  2020-02-28
2   N3  2020-03-10

我已经创建了一个自定义的Python函数，该函数在给定两个日期字符串的情况下，将计算这两个日期之间的绝对天数(使用给定的日期格式字符串，例如%Y-%m-%d)，如下所示：

def days_distance(date_1, date_1_format, date_2, date_2_format):
    """Calculate the number of days between two given string dates

    Args:
        date_1 (str): First date
        date_1_format (str): The format of the first date
        date_2 (str): Second date
        date_2_format (str): The format of the second date

    Returns:
        The absolute number of days between date1 and date2
    """

    date1 = datetime.strptime(date_1, date_1_format)
    date2 = datetime.strptime(date_2, date_2_format)
    return abs((date2 - date1).days)

我想创建一个距离矩阵，它将为所有ID对计算这些ID之间的天数。使用上面的test_df示例，最终的时间距离矩阵应该如下所示：

    N1    N2    N3
N1  0     28    39
N2  28    0     11
N3  39    11    0

我正在努力寻找一种使用定制的距离函数(如上面的days_distance()函数)计算距离矩阵的方法，而不是使用由本网站提供的标准距离度量。

有什么建议吗？

推荐答案

让我们尝试pdist+squareform创建一个表示DateTime对象之间成对差异的平方距离矩阵，最后根据该方阵创建一个新的数据帧：

from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

i, d = test_df['id'].values, pd.to_datetime(test_df['date'])
df = pd.DataFrame(squareform(pdist(d[:, None])), dtype='timedelta64[ns]', index=i, columns=i)

或者您也可以使用numpy广播计算距离矩阵：

i, d = test_df['id'].values, pd.to_datetime(test_df['date']).values 
df = pd.DataFrame(np.abs(d[:, None] - d), index=i, columns=i)

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        N1      N2      N3
N1  0 days 28 days 39 days
N2 28 days  0 days 11 days
N3 39 days 11 days  0 days

这篇关于使用定制的距离函数创建与Pandas Dataframe的距离矩阵的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！