Pandas快速生成距离矩阵方法
本文深入探讨了在Pandas中高效生成距离矩阵的实用技巧,重点介绍了两种核心方法。首先,着重推荐利用NumPy的广播机制,通过矢量化操作实现高性能计算,尤其适用于处理大型数据集,并详细阐述了其原理和实现步骤,辅以代码示例。其次,介绍了Pandas的apply方法,虽然不如NumPy广播高效,但在特定场景下仍有应用价值。文章对比了两种方法的性能差异,强调了NumPy广播在速度和内存效率方面的优势。通过学习本文,读者能够掌握在Pandas中快速构建距离矩阵的最佳实践,并根据实际数据规模和计算需求,选择最合适的策略,提升数据分析效率。
在数据分析和科学计算中,我们经常需要计算两个数据集之间所有元素的两两距离或差异,并将其组织成一个矩阵,即距离矩阵。例如,给定两个Pandas Series,我们可能需要计算Series A中的每个元素与Series B中每个元素的“距离”(这里距离可以是简单的差值,也可以是更复杂的自定义函数),并以矩阵形式呈现结果,其中行索引来自一个Series,列索引来自另一个Series。
为了演示,我们首先定义两个示例Series和一个简单的“距离”函数:
import pandas as pd import numpy as np # 定义示例Series a = pd.Series([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']) b = pd.Series([4, 5, 6, 7], ['k', 'l', 'm', 'n']) # 定义一个简单的距离函数(可以是任意二元操作) def dist(x, y): return x - y
方法一:利用NumPy广播机制(推荐)
NumPy的广播(Broadcasting)机制是处理数组间操作的强大功能,它允许不同形状的数组在满足特定条件时进行算术运算。对于计算两个Series之间的距离矩阵,NumPy广播是最高效且推荐的方法。
原理: 要计算Series a的每个元素与Series b的每个元素的差值,我们可以将Series a视为一个行向量([1, 2, 3]),将Series b视为一个列向量([[4], [5], [6], [7]])。通过NumPy的广播机制,当这两个不同维度的数组进行减法运算时,NumPy会自动扩展它们的维度,使其形状兼容,从而实现元素级的两两运算。
实现步骤:
- 将Pandas Series转换为NumPy数组,可以使用.to_numpy()方法。
- 通过在数组维度上使用np.newaxis或简写[:, None]来扩展其中一个数组的维度,使其变为列向量或行向量,以便与另一个数组进行广播。
- 执行所需的算术运算(如减法)。
- 将结果NumPy数组转换回Pandas DataFrame,并指定原始Series的索引和列名。
示例代码:
# 将Series转换为NumPy数组 a_np = a.to_numpy() b_np = b.to_numpy() # 利用NumPy广播机制计算距离矩阵 # a_np - b_np[:, None] 表示将a_np视为行向量,b_np[:, None]视为列向量 # 结果是一个 (len(b), len(a)) 形状的数组 distance_matrix_np = pd.DataFrame(a_np - b_np[:, None], columns=a.index, # 列名使用Series a的索引 index=b.index) # 行索引使用Series b的索引 print("使用NumPy广播机制计算的距离矩阵:") print(distance_matrix_np)
输出:
a b c k -3 -2 -1 l -4 -3 -2 m -5 -4 -3 n -6 -5 -4
优点:
- 高性能: NumPy的底层实现是C语言,运算速度快,尤其适合处理大型数据集。
- 内存效率: 避免了显式的循环,减少了Python层面的开销。
- 简洁性: 代码表达力强,一行代码即可完成复杂的两两运算。
方法二:使用Pandas apply方法
Pandas的apply方法可以对DataFrame或Series的行或列应用函数。虽然它也能实现距离矩阵的计算,但通常不如NumPy广播高效,尤其对于大型数据集。
原理: 我们可以对其中一个Series(例如b)的每个元素应用一个lambda函数。这个lambda函数接收b中的一个元素x,然后用a中的每个元素与x进行dist函数定义的运算。由于Pandas Series之间的直接算术运算是元素级的(如果索引对齐),或者会触发广播(如果形状兼容),因此a - x这样的操作在apply内部也是高效的。
实现步骤:
- 选择一个Series作为apply的调用者(例如b)。
- 传入一个lambda函数,该函数接受当前Series的单个元素,并用它与另一个Series进行运算。
示例代码:
# 使用Pandas apply方法(自定义函数) # b.apply(lambda x: dist(a, x)) 会对b中的每个元素x,执行a与x的dist运算 distance_matrix_apply_1 = b.apply(lambda x: dist(a, x)) print("\n使用Pandas apply方法(自定义函数)计算的距离矩阵:") print(distance_matrix_apply_1) # 也可以直接在lambda表达式中使用操作符,Pandas会自动处理Series与标量的运算 distance_matrix_apply_2 = b.apply(lambda x: a - x) print("\n使用Pandas apply方法(直接操作符)计算的距离矩阵:") print(distance_matrix_apply_2)
输出:
使用Pandas apply方法(自定义函数)计算的距离矩阵: a b c k -3 -2 -1 l -4 -3 -2 m -5 -4 -3 n -6 -5 -4 使用Pandas apply方法(直接操作符)计算的距离矩阵: a b c k -3 -2 -1 l -4 -3 -2 m -5 -4 -3 n -6 -5 -4
注意事项:
- 尽管Pandas在内部对Series - scalar的操作进行了优化,但apply方法本身仍然涉及Python级别的迭代,这会带来一定的性能开销。
- 对于非常大的数据集,apply方法的速度会显著慢于NumPy广播。
性能考量与最佳实践
在选择计算两个Series之间距离矩阵的方法时,性能是关键的考量因素:
- NumPy广播机制是处理这类问题的首选方法。它利用了NumPy底层的高度优化代码,实现了矢量化操作,避免了显式的Python循环,从而提供了卓越的性能和内存效率。无论是简单的算术运算还是更复杂的自定义函数(只要能被NumPy数组操作矢量化),NumPy广播都能提供最佳的性能。
- Pandas apply方法虽然代码直观易懂,但其内部涉及的迭代机制使其在处理大规模数据时效率较低。它更适合于:
- 数据集较小,性能差异不明显的情况。
- 当需要应用的函数逻辑非常复杂,难以或无法直接通过NumPy矢量化操作实现时。
总结
在Pandas中构建两个Series之间的距离矩阵,NumPy的广播机制提供了一种高效、简洁且性能优越的解决方案。通过将Series转换为NumPy数组并巧妙利用维度扩展,我们可以实现快速的元素级两两运算。尽管Pandas的apply方法也能达到相同目的,但考虑到性能,尤其是在处理大型数据集时,NumPy广播始终是更推荐的选择。理解这两种方法的原理和适用场景,将有助于您在数据处理任务中做出明智的选择,编写出更高效、更健壮的代码。
理论要掌握,实操不能落!以上关于《Pandas快速生成距离矩阵方法》的详细介绍,大家都掌握了吧!如果想要继续提升自己的能力,那么就来关注golang学习网公众号吧!

- 上一篇
- GitHubCopilot安装教程与使用技巧详解

- 下一篇
- 微信收款码能多人使用吗?权限设置详解
-
- 文章 · python教程 | 13分钟前 |
- Python操作Excel:openpyxl使用全攻略
- 359浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python模式匹配为何不报错?
- 151浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python输出中文字符的正确方法
- 177浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python中“/”是浮点除法运算符
- 355浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python操作Redis教程:redis-py连接配置详解
- 365浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 |
- Python连接MySQL,PyMySQL使用详解
- 321浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 |
- Pythonif语句用法及elifelse详解
- 125浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 |
- Python如何计算百分位数?
- 148浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 2小时前 |
- Python队列与线程安全全解析
- 145浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 | Python 区块链 工作量证明 Block类 Blockchain类
- Python构建区块链:核心数据结构解析
- 297浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 3小时前 |
- Python异常测试方法详解
- 421浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 511次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 498次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
-
- 千音漫语
- 千音漫语,北京熠声科技倾力打造的智能声音创作助手,提供AI配音、音视频翻译、语音识别、声音克隆等强大功能,助力有声书制作、视频创作、教育培训等领域,官网:https://qianyin123.com
- 257次使用
-
- MiniWork
- MiniWork是一款智能高效的AI工具平台,专为提升工作与学习效率而设计。整合文本处理、图像生成、营销策划及运营管理等多元AI工具,提供精准智能解决方案,让复杂工作简单高效。
- 254次使用
-
- NoCode
- NoCode (nocode.cn)是领先的无代码开发平台,通过拖放、AI对话等简单操作,助您快速创建各类应用、网站与管理系统。无需编程知识,轻松实现个人生活、商业经营、企业管理多场景需求,大幅降低开发门槛,高效低成本。
- 248次使用
-
- 达医智影
- 达医智影,阿里巴巴达摩院医疗AI创新力作。全球率先利用平扫CT实现“一扫多筛”,仅一次CT扫描即可高效识别多种癌症、急症及慢病,为疾病早期发现提供智能、精准的AI影像早筛解决方案。
- 261次使用
-
- 智慧芽Eureka
- 智慧芽Eureka,专为技术创新打造的AI Agent平台。深度理解专利、研发、生物医药、材料、科创等复杂场景,通过专家级AI Agent精准执行任务,智能化工作流解放70%生产力,让您专注核心创新。
- 278次使用
-
- Flask框架安装技巧:让你的开发更高效
- 2024-01-03 501浏览
-
- Django框架中的并发处理技巧
- 2024-01-22 501浏览
-
- 提升Python包下载速度的方法——正确配置pip的国内源
- 2024-01-17 501浏览
-
- Python与C++:哪个编程语言更适合初学者?
- 2024-03-25 501浏览
-
- 品牌建设技巧
- 2024-04-06 501浏览