Python 如何找到与数据帧的其他行之间总距离最小的行

我有如下的

dataframe

：

df:


Unnamed: 0   0      1      2      3      4
0 -527.0  143.0  143.0  248.0 -952.0
1 -527.0  143.0  143.0  248.0 -955.0
2 -527.0  143.0  143.0  248.0 -955.0

我使用

mlpy.dtw\u std

计算行之间的距离矩阵：

dm = pdist ( df, lambda u,v: mlpy.dtw_std ( pd.Series ( u ).dropna ().values.tolist (),pd.Series ( v ).dropna ().values.tolist (), dist_only=True ) )
 distance_matrix=scipy.spatial.distance.squareform(dm)

如何找到与数据帧其他成员之间总距离最小的行索引（第一列（

Unnamed:0

）

以下是距离矩阵：

[[ 0.  3.  3.]
 [ 3.  0.  0.]
 [ 3.  0.  0.]]

---

您可以首先将距离矩阵转换为

numpy

数组（如果尚未转换），然后

df['dist'] = dm.mean(axis = 0)

df[df.dist == min(df.dist)]

将行平均距离保存为列，然后

df['dist'] = dm.mean(axis = 0)

df[df.dist == min(df.dist)]

将为您提供与其他人之间最小平均距离的行。要获取索引，只能选择第一列，如下所示：

df[df.dist == min(df.dist)].iloc[:,0]

---

一旦你得到每行的总距离，比如说你把它命名为

dist

，类似这样的东西就会做到：

df.loc[df.dist==min（df.dist）]

，但是我不能复制你的距离矩阵，我得到了以下错误：

AttributeError:“module”对象没有属性“dtw\u std”

。它来自

mlpy

库实际上，如果您共享

dm

的外观，它将非常有帮助。这样我就不必重新计算它了。不需要计算距离矩阵，如果我有一行具有最小值，我只需要一行作为答案，我已经添加了距离矩阵值，那该怎么办