Python中能否依据其他三列特征对city列城市数据进行聚类？

完全可以基于cat1、cat2、cat3三列特征对城市做聚类，这个思路是合理的，具体实现逻辑如下：

核心逻辑 #

聚类的核心是给每个城市生成对应的特征向量，再基于向量相似度做聚合。因为原始数据集里同一城市大概率对应多条记录，所以第一步需要先按城市维度做特征聚合。

实现步骤 #

• 第一步：按city字段分组聚合，生成每个城市的特征向量
  根据cat1/cat2/cat3的字段类型（分类/数值）选择对应的聚合方式，示例如下：

  import pandas as pd
  # 聚合生成城市维度特征，可根据实际字段类型调整聚合规则
  city_feature = df.groupby('city').agg(
      # 分类特征可以算唯一值数量、众数、各分类占比等
      cat1_unique_cnt = ('cat1', 'nunique'),
      cat1_top = ('cat1', lambda x: x.mode()[0] if not x.mode().empty else None),
      # 数值特征可以算均值、分位数、方差等
      cat2_mean = ('cat2', 'mean'),
      cat3_std = ('cat3', 'std'),
      record_cnt = ('city', 'count')
  ).reset_index()
  

• 第二步：特征预处理
  对分类特征做编码（独热编码/标签编码均可），数值特征做标准化，消除不同特征量级对聚类结果的影响：

  from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  # 去掉城市名列，只保留特征列做预处理
  X = city_feature.drop('city', axis=1)
  # 分类特征编码步骤此处省略，根据实际字段类型补充
  scaler = StandardScaler()
  X_scaled = scaler.fit_transform(X)
  

• 第三步：执行聚类
  选择适配的聚类算法（K-Means、DBSCAN、层次聚类等），根据业务需求确定聚类数量即可：

  from sklearn.cluster import KMeans
  # 示例用K-Means聚成3类，可自行调整参数
  cluster = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
  city_feature['cluster'] = cluster.fit_predict(X_scaled)
  

执行完成后，city_feature表中就包含了每个城市对应的聚类标签。

注意事项 #

• 聚合规则需要和特征的业务含义匹配，避免生成无意义的特征导致聚类结果失真
• 聚类完成后建议做效果校验，可查看同类城市的cat1/cat2/cat3特征分布是否具有一致性，再根据校验结果调整特征或聚类参数

内容的提问来源于stack exchange，提问作者a.programmer