Python 如何计算熊猫和列表之间的欧几里德距离？

我有一个熊猫数据帧，我试图用一个固定的值计算所有的欧几里德距离，并找到最短的距离

我的数据帧“货币”：

我的列表中的示例值[l['bc']]

[(2126.5, 2657.0)]

我的代码：

for l in label_dic:
    print('bc:', [l['bc']])
    print(cdist([l['bc']], currency.bc.values, 'euclidean'))

我的问题：

ValueError: XB must be a 2-dimensional array.

我已通过以下方式验证了我的功能：

print(cdist([l['bc']], [l['bc']], 'euclidean'))
Result: [[0.]]

你能告诉我怎么修吗

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谢谢

currency.bc.values似乎提供了元组的1d numpy数组，但cdist需要一个2d numpy数组。您可以使用np.array（[*currency.bc.values]将其转换为2d数组

请参见下面的示例

from scipy.spatial import distance
import pandas as pd
import numpy as np

mypoint = [(0, 0)]
df = pd.DataFrame({'coord1': [(0,10), (10,0)]})
#option 1    
print(distance.cdist(mypoint , np.array([*df.coord1.values]), 'euclidean'))
#option2 
print(distance.cdist(mypoint , df.coord1.values.tolist(), 'euclidean'))

导致

[[10. 10.]]
[[10. 10.]]

---

你的欧几里得公式是什么？还有，你想找出哪几点之间的距离？非常感谢！最后一个小问题，也是求索引的解决方案？“也是求索引的解决方案”什么索引？我需要结果的索引来提取最小值；距离=cdist（[l['bc']]，currency.bc.values.tolist（），'euclidean'）distance_min=list（distance.min（））多谢！np.argmin（距离）。再次感谢！

[[10. 10.]]
[[10. 10.]]