关于cosine_similarity参数的问题

想要计算一个dataframe其中两行的相似度，首先尝试这么写

sin_ab = cosine_similarity(data.loc['A', :], data.loc['B', :])

报错如下：

报错的意思是参数的需求是二维数组，我们却导入了一维。所以需要reshape一下
修改代码为

sin_ab = cosine_similarity(data.loc['A', :].reshape(1, -1), data.loc['B', :].reshape(1, -1))

可以单独输出reshape前后的数据看看两者的区别

强行变成二维数组

又出现报错

因为series对象没有reshape函数，我们需要取其values,将对象变为ndarray以后再进行reshqpe
再次修改代码

sin_ab = cosine_similarity(data.loc['A', :].values.reshape(1, -1), data.loc['B', :].values.reshape(1, -1))

又出现报错：

显然是因为数据中存在nan值，无法计算余弦相似度。使用fillna函数填充以后再次尝试，可以成功

sin_ab = cosine_similarity(data.loc['A', :].fillna(0).values.reshape(1, -1), data.loc['B', :].fillna(0).values.reshape(1, -1))

这里要注意fillna是series对象的函数，不要放错位置

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