如何根据DataFrame1中与此DataFrame1行最相似的n行有效地计算DataFrame2中每一行的平均值？

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设DataFrame1和DataFrame2已经定义和填充好了

# 计算DataFrame1中每一行与其他行的相似度
similarity_matrix = DataFrame1.corr()  # 使用相关性系数作为相似度度量

# 定义函数，根据相似度矩阵获取最相似的n行
def get_most_similar_rows(row_index, n):
    row_similarity = similarity_matrix.iloc[row_index]  # 获取与指定行的相似度
    most_similar_rows = row_similarity.sort_values(ascending=False)[1:n+1]  # 排序并获取最相似的n行
    return most_similar_rows.index

# 遍历DataFrame2中的每一行，计算平均值
for i, row in DataFrame2.iterrows():
    most_similar_rows = get_most_similar_rows(i, n)  # 获取最相似的n行
    similar_rows_data = DataFrame1.loc[most_similar_rows]  # 从DataFrame1中提取最相似的n行数据
    average_value = similar_rows_data.mean()  # 计算平均值
    DataFrame2.at[i, 'Average'] = average_value  # 将平均值添加到DataFrame2的新列中

# 打印结果
print(DataFrame2)