Python数据帧向量范数高效

Question

我想计算数据帧的每一行的范数(即欧几里德距离中向量的长度)。我知道像 mean() 和 sum() 这样的函数存在，但没有 norm() 。所以我尝试自己实现它

df.apply(lambda values: math.sqrt(sum([v**2 for v in values])), axis=1)

但这与例如相比确实很慢求和函数。是否有一个简单(且快速)的 pandas 实现？

Answer 1

当然，在这里使用numpy:

In [1]: import pandas as pd, numpy as np

In [2]: df = pd.DataFrame(data=[[1,2,3],[4,5,6]], columns=['a','b','c'])

In [3]: np.linalg.norm(df, axis=1)
Out[3]: array([3.74165739, 8.77496439])