Python 从距离矩阵实现k近邻？

我正在努力做到以下几点：

给定一个距离的数据帧，我想确定每个元素的k近邻。 例如：

  A B C D
A 0 1 3 2
B 5 0 2 2
C 3 2 0 1
D 2 3 4 0

如果k=2，则应返回：

A: B D
B: C D
C: D B
D: A B

距离不一定是对称的。 我在想，一定有什么地方可以使用熊猫数据帧以有效的方式实现这一点。但我什么也找不到

自制代码也很受欢迎！：）

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谢谢大家!

在我看来，我只需为每行找到

n+1

最小的数字/距离/邻居，然后删除0，这将为您提供

n

数字/距离/邻居。请记住，如果距离为零，代码将不起作用！只有对角线才允许为0

import pandas as pd
import numpy as np



X = pd.DataFrame([[0, 1, 3, 2],[5, 0, 2, 2],[3, 2, 0, 1],[2, 3, 4, 0]])

X.columns = ['A', 'B', 'C', 'D']
X.index = ['A', 'B', 'C', 'D']

X = X.T

for i in X.index:

    Y = X.nsmallest(3, i)
    Y = Y.T
    Y = Y[Y.index.str.startswith(i)]
    Y = Y.loc[:, Y.any()]

    for j in Y.index:
        print(i + ": ", list(Y.columns))

这将打印出：

A:  ['B', 'D']
B:  ['C', 'D']
C:  ['D', 'B']
D:  ['A', 'B']

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让我知道我的代码是否有效（见下文）：谢谢它起作用了！我现在很忙！我能多花点时间给你解释一下吗？如果你喜欢我的答案，并且感到满意，并且它实现了你想要的，请随意勾选它并投票！因为它真的帮助了我@阿披实！非常感谢你的帮助。我在上面打了个勾，然后试着投票。我会给你一个解释，给我一些时间！我现在正在参与另一个项目。这非常有帮助。谢谢为什么需要将其转置，以及它在哪里排除0？请给我一些时间，我将解释！涉及另一个问题