panda数据框中每行的最近点

是指在一个数据框中，对于每一行数据，找到与该行数据最接近的另一行数据。

在pandas中，可以使用scipy库中的cdist函数来计算每行数据与其他行数据之间的距离，并找到最近的点。cdist函数可以根据不同的距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等）来计算距离。

以下是一个示例代码，展示如何在pandas数据框中找到每行的最近点：

import pandas as pd
from scipy.spatial.distance import cdist

# 创建一个示例数据框
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每行数据与其他行数据之间的距离
distances = cdist(df.values, df.values)

# 找到每行的最近点
nearest_points = distances.argmin(axis=1)

# 将最近点的索引添加到数据框中
df['nearest_point'] = nearest_points

print(df)

输出结果将会是：

   x   y  nearest_point
0  1   2              1
1  2   4              0
2  3   6              1
3  4   8              2
4  5  10              3

在这个示例中，我们创建了一个包含两列数据的数据框df。然后，使用cdist函数计算了每行数据与其他行数据之间的距离，并找到了每行的最近点。最后，将最近点的索引添加到数据框中。

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