如何找到与熊猫数据框其他行的总距离最小的行答案

【问题标题】：How to find row which has the minimum overall distance from the other rows of the pandas dataframe如何找到与熊猫数据框其他行的总距离最小的行
【发布时间】：2018-01-04 03:37:41
【问题描述】：

我有 pandas dataframe 如下：

df:


Unnamed: 0   0      1      2      3      4
0 -527.0  143.0  143.0  248.0 -952.0
1 -527.0  143.0  143.0  248.0 -955.0
2 -527.0  143.0  143.0  248.0 -955.0

我使用mlpy.dtw_std 来计算行之间的距离矩阵：

dm = pdist ( df, lambda u,v: mlpy.dtw_std ( pd.Series ( u ).dropna ().values.tolist (),pd.Series ( v ).dropna ().values.tolist (), dist_only=True ) )
 distance_matrix=scipy.spatial.distance.squareform(dm)

如何找到与数据框其他成员的总距离最小的行索引（第一列 (Unnamed: 0)）？

这是距离矩阵：

[[ 0.  3.  3.]
 [ 3.  0.  0.]
 [ 3.  0.  0.]]

【问题讨论】：

一旦你得到每行的总距离，说你把它命名为dist，这样就可以了：df.loc[df.dist == min(df.dist)]，但是我不能复制你的距离矩阵，我得到以下错误：AttributeError: 'module' object has no attribute 'dtw_std'.
来自mlpy库
实际上，如果您分享您的dm 的样子，将会非常有帮助。这样我就不用重新计算了。
不需要计算距离矩阵，如果我有一些具有最小值的行，我只想要一行作为答案
我添加了 distance_matrix 值

标签： python pandas distance

【解决方案1】：

如果还没有，您可以先将距离矩阵转换为 numpy 数组，然后

df['dist'] = dm.mean(axis = 0)

将逐行平均距离保存为一列，然后

df[df.dist == min(df.dist)]

将为您提供与其他人的平均距离最小的行。要获取索引，您可以只选择第一列，如下所示：

df[df.dist == min(df.dist)].iloc[:,0]

【讨论】：