使用自己的计算pandas创建距离矩阵

时，可以使用pandas库中的pdist函数来计算距离矩阵。pdist函数可以计算给定数据集中两两样本之间的距离，并返回一个压缩的距离矩阵。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

# 创建一个示例数据集
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用pdist函数计算距离矩阵
distances = pdist(data.values)

# 将压缩的距离矩阵转换为方阵
distance_matrix = squareform(distances)

# 打印距离矩阵
print(distance_matrix)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含3个样本和3个特征的数据集。然后，我们使用pdist函数计算了数据集中两两样本之间的距离，并将结果保存在distances变量中。最后，我们使用squareform函数将压缩的距离矩阵转换为方阵，并将结果保存在distance_matrix变量中。最终，我们打印了距离矩阵的结果。

这种方法可以用于计算任意维度的数据集的距离矩阵，并且适用于各种距离度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。

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