如何解决如何在Python中获得两个浮点值数据帧之间的百分比相似度？
这是我的想象。这是一个示例表：
| Col A | Col B | 相似性 |
|---|---|---|
| 5.0 | 5.0 | 1.000 |
| 3.8 | 2.3 | 0.700 |
| 1.3 | 6.7 | 0.300 |
| 2.7 | 8.5 | 0.350 |
| 2.9 | 2.9 | 1.000 |
我应该使用什么算法来做到这一点？
解决方法
如果您需要一个返回 1 到 0 之间的任意相似度函数，这确实很简单，但它会起作用。
df['similarity'] = df['Col A'] / df['Col B']
df.loc[df['similarity'] > 1,'similarity'] = 1 / df['similarity']
你可以试试这样的：
x = df.max(axis=1)
y = abs(df['Col A']- df['Col B'])
df['Similarity'] = 1-(y/x)
df：
Col A Col B Similarity
0 5.0 5.0 1.000000
1 3.8 2.3 0.605263
2 1.3 6.7 0.194030
3 2.7 8.5 0.317647
4 2.9 2.9 1.000000
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