所有记录的Python sklearn余弦相似度循环答案

【问题标题】：Python sklearn cosine-similarity loop for all records所有记录的Python sklearn余弦相似度循环
【发布时间】：2020-10-25 00:10:18
【问题描述】：

我有名为 df 的数据框。我正在使用下面的代码来获取每一行的余弦相似度：

vectorizer = CountVectorizer()
features = vectorizer.fit_transform(df['name']).todense()
for f in features:
    for index, row in df.iterrows():
        df['index'+str(index)] = pd.DataFrame(cosine_similarity(features,f))
df

但输出 DataFrame 对我假设它引用最后一条记录的每条记录显示相同的结果：

   name                                   index0     index1    index2     index3       index4
0   aaaabbbbbbcccc                     0.158114  0.158114   0.158114    0.158114    0.158114
1   ddddffffffgggg                     0.204124  0.204124   0.204124    0.204124    0.204124
2   hhhhhhiiiiiijjjjj                  0.158114  0.158114   0.158114    0.158114    0.158114
3   kkkkkklllllllmmmm                  0.235702  0.235702   0.235702    0.235702    0.235702
4   mmmmmnnnnnnooooooo                 1.000000  1.000000   1.000000    1.000000    1.000000

我想要所有记录的输出

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas scikit-learn cosine-similarity

【解决方案1】：

您只需要IIUC：

for i, f in enumerate(features):
    address['index'+str(i)] = pd.DataFrame(cosine_similarity(features,f))
address

【讨论】：