Python 如何计算两列之间的距离并绘制它们

我正在做一个情绪分析项目，因此我试图从不同的角度看我的模型表现

下面是一个示例表：

|Topic|value|label|
|A    |-0.99|0    |
|B    |-0.98|1    |
|c    |-0.93|0    |
|d    |0.8  |1    |
|e    |0.91 |1    |
|f    |0.97 |0    |

我的目标是计算column:value和label之间点的欧几里德距离，并将它们放在dataframe中的一列中

这里，如果值列中的数据朝向+ve且标签为1，则其为理想值，如果值朝向-ve且标签为0，则其为理想值。反之亦然是不可取的

我想研究偏差，所以我想绘制距离和值列

作为ML和python的新手，我遇到了一些internet结果，如：

来自numpy.linalg导入规范
df['distance']=norm（df['value']-df['label']）
df.plot（x='component'，y='distance'）

您发现的是用于计算两个向量之间的欧几里德距离，因此您得到一个值，因为它将

值
视为一个数据点，将
标签
视为一个数据点，并给出这两个点之间的欧几里德距离

由于您只有一个坐标，因此需要的是绝对距离：

df = pd.DataFrame({'Topic':['A','B','c','d','e','f'],'value':[-0.99,-0.98,-0.93,0.8,0.91,0.97],
                   'label':[0,1,0,1,1,0]})

df['distance'] = abs(df['value']-df['label'])

df.plot.scatter(x='value', y='distance')

很高兴它成功了！我在同一行上贴了另一个问题——如果你也能看到，我将非常感激。对于像这样的门户网站，我无法用语言表达我的感激之情，因为像我这样的初学者可以从你们这样的专家那里学习