python pandas ２つのdataframeに収められた点のユークリッド距離を計算したい。

Question

２つのCSVファイルから読み込んだdfaとdfbに、各々座標が組み込まれています。
ここまでは準備ができています。
dfaとdfbの座標同士で、全組合せ計算して最短距離Ｌminを全て算出したいのですが、
「dfaの全行に対して、dfbの１行ずつの計算を行い、出力を得る」という類の
計算をしたことがないので困っています。

最短距離の計算はこちらで行うので、「dfaの全行に対して、dfbの１行ずつの計算を最後まで行う」部分を教えてください。

算出結果の最短距離Lmin1、2・・・・　は、dfb['最短距離']に格納できればベストで、
dfaのどの座標との距離かは記録する必要はありません。

どなたか参考になる様なコードを作った方がいたら、
アドバイスをいただけないでしょうか？

Comments

[8524ba23]

「コードが全く浮かびません」という段階では適切な回答を得るのは難しいと思われます。
２つのCSVをそれぞれ読み込むコードも書けないということでしょうか？

[icemanstanding]

言葉足らずで気分を害してスイマセン。
CSVを読み込むところまではコードもできています。
正確には「dfaの全行に対して、dfbの１行ずつの計算を行い、出力を得る」という類の
計算をしたことがないので困っています。
インターネットの検索もしてみましたが合致するものもなく、ココに投稿しました。

[8524ba23]

第三者はこの質問を読んだだけだと、質問者がどこまでできていて何が分からないのかが分かりません。
それが分かるように、できている時点までのコードおよび何が分からないかを提示しましょう。
また、どのような出力結果を得たいのかも分からないので、それを記載ください。

Answer 1

データフレームをクロス結合して距離を計算します。

import pandas as pd
import math

dfa = pd.DataFrame({'Xa': [1, 2, 3], 'Ya': [3, 2, 1]})
dfb = pd.DataFrame({'Xb': [5, 6, 7], 'Yb': [7, 6, 5]})

dfb['最短距離'] = (
  dfb.merge(dfa, how='cross').groupby(['Xb', 'Yb'])
     .apply(lambda x:
       x.reset_index().agg(
           [lambda p: math.sqrt((p.Xa-p.Ya)**2+(p.Yb-p.Ya)**2)], axis=1)
        .min()).values)

print(dfb.to_markdown(index=False))

print(dfb.to_markdown(index=False))

Xb	Yb	最短距離
5	7	4.47214
6	6	3.60555
7	5	2.82843

Comments

[icemanstanding]

ありがとうございます。

Answer 2

pandas.DataFrame.iterrowsで行毎に走査できるので、以下のような２重ループで処理できます。

import pandas as pd

dfa = pd.DataFrame([1,2,3])
dfb = pd.DataFrame([4,5,6])
dfb['min'] = 0
for ib, rb in dfb.iterrows():
    for _, ra in dfa.iterrows():
        print(rb[0],ra[0]) # 全組み合わせ

    dfb.iloc[ib,1] = f'{ib}での最短距離'

print(dfb)
#   0      min
#0  4  0での最短距離
#1  5  1での最短距離
#2  6  2での最短距離