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在Pandas Dataframe中查找相似行并减去特定列值_在pandas dataframe列中查找特定文本_设置Pandas Dataframe行中特定列的值 -
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爱旅游的小虾米
7 月前 |
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在Pandas Dataframe中查找相似行并减去特定列值
，可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：
代码语言：
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import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity- 创建一个示例的Dataframe：
代码语言：
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data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [2, 4, 6, 8, 10],
'C': [3, 6, 9, 12, 15]}
df = pd.DataFrame(data)- 计算相似度矩阵：
代码语言：
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similarity_matrix = cosine_similarity(df)- 定义一个函数，用于查找相似行并减去特定列值：
代码语言：
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def subtract_similar_rows(df, similarity_matrix, row_index, column_to_subtract):
similar_rows = similarity_matrix[row_index].argsort()[:-1]
for similar_row in similar_rows:
df.loc[similar_row, column_to_subtract] -= df.loc[row_index, column_to_subtract]- 调用函数进行相似行的查找和减法操作：
代码语言：
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row_index = 0 # 要查找相似行的索引
column_to_subtract = 'C' # 要减去的特定列
subtract_similar_rows(df, similarity_matrix, row_index, column_to_subtract)在上述代码中，我们首先导入了必要的库和模块，然后创建了一个示例的Dataframe。接下来，通过计算余弦相似度矩阵来衡量行之间的相似度。然后，我们定义了一个函数，该函数接受Dataframe、相似度矩阵、要查找相似行的索引和要减去的特定列作为参数。函数内部使用argsort()方法对相似度矩阵进行排序，并获取除了自身行之外的相似行索引。最后，我们通过调用该函数来查找相似行并减去特定列的值。
请注意，以上代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和调整。
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