Python计算经济距离权重矩阵

前情回顾：空间权重矩阵

一年前的博客介绍了基本权重矩阵的定义，今天在其基础上分享Python构建的方式

一、经济权重矩阵定义

当然，这里$Y_i$和$Y_j$可以根据实际研究的需求进行调整，例如替换为贸易量、进出口总额等其他指标

二、数据准备

数据集的样式如下，第一列为省份名，第二列为计算指标，这里为某段期间内人均GDP的平均值

三、全部代码

import pandas as pd
import math

#经济距离矩阵构建
data = pd.read_excel('data.xlsx',sheet_name= 0)
loc_a = list(data.loc[:,"地区"])
loc_data = []
for loc_1 in loc_a:
    weight_list = []
    for loc_2 in loc_a:
        value_1 = data[data['地区']==loc_1]['人均GDP平均'].values[0]
        value_2 = data[data['地区']==loc_2]['人均GDP平均'].values[0]
        weight = 1/abs(value_1-value_2)
        if math.isinf(weight):
            weight = 0
        else:
            pass
        weight_list.append(weight)
        print(loc_1+'-'+loc_2+'计算完成')
    loc_data.append(weight_list)

eco_weight = pd.DataFrame(loc_data,index=loc_a,columns=loc_a)
eco_weight.to_csv('eco_weight.csv',encoding='gbk')

输出结果：

最后

以上就是调皮唇膏为你收集整理的Python计算经济距离权重矩阵的全部内容，希望文章能够帮你解决Python计算经济距离权重矩阵所遇到的程序开发问题。

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