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计算不同长度DataFrame列之间的Jaccard相似度

可以通过以下步骤实现：

  1. 首先，导入所需的库和模块，如pandas和sklearn.metrics。
代码语言：txt
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import pandas as pd
from sklearn.metrics import jaccard_score
  1. 创建两个不同长度的DataFrame，分别表示两个列。
代码语言：txt
复制
df1 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5]})
df2 = pd.DataFrame({'col2': [1, 2, 3]})
  1. 将两个DataFrame的列转换为集合形式。
代码语言：txt
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set1 = set(df1['col1'])
set2 = set(df2['col2'])
  1. 计算Jaccard相似度。
代码语言：txt
复制
jaccard_similarity = jaccard_score(set1, set2)

Jaccard相似度是一种用于比较集合相似性的指标，它衡量两个集合的交集与并集之间的比例。在这个问题中，我们将DataFrame的列转换为集合，并计算它们之间的Jaccard相似度。

Jaccard相似度的取值范围是0到1，值越接近1表示相似度越高。如果两个列完全相同，则Jaccard相似度为1；如果两个列没有任何共同元素，则Jaccard相似度为0。

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