どのようにJaccardを見つけるためにパンダのクラスの類似性

Question

自分のデータセット内のグループの各ペアの間にジャコカードの類似性を見つけたいと思います。私はDFとDF2間のクラスLablesの各ペアのためのジャカード指数を計算したい

import pandas as pd 
import numpy as np 
df = pd.DataFrame({'Data' : ["a1","a2","a3","a4","a5","a6","a7"], 'ClassLable' :  ["c1","c2","c2","c2","c3","c3","c1"]}); df 
df2 = pd.DataFrame({'Data' : ["a1","a2","a4","a6","a7","a8","a9"], 'ClassLable' : ["c11","c21","c21","c12","c13","c13","c11"]}); df2 

：最初の列は私のデータであり、2番目の列は、クラスのlableで次のように私のデータがあります。たとえば、次のように言い換える

c1class = pd.DataFrame({'Data':["a1","a7"]}) 
c11class = pd.DataFrame({'Data':["a1","a9"]}) 
Jaccard = 1/3 

、DF1のために、私は各クラスlable

Answer 1

のための組合を超える交差アイテムを見つけたいDF2は、あなたがこのような何かを探しています：

from sklearn.metrics import jaccard_similarity_score 

jaccard_similarity_score(df['Data'],df2['Data']) 
Out[92]: 0.2857142857142857 

jaccard_similarity_score(c1class, c11class) 
Out[93]: 0.5