Matriz Python Pandas Distance usando similaridade jaccard

Eu implementei uma função para construir uma matriz de distância usando a semelhança jaccard:

import pandas as pd
entries = [
    {'id':'1', 'category1':'100', 'category2': '0', 'category3':'100'},
    {'id':'2', 'category1':'100', 'category2': '0', 'category3':'100'},
    {'id':'3', 'category1':'0', 'category2': '100', 'category3':'100'},
    {'id':'4', 'category1':'100', 'category2': '100', 'category3':'100'},
    {'id':'5', 'category1':'100', 'category2': '0', 'category3':'100'}
           ]
df = pd.DataFrame(entries)

e a matriz de distância com scipy

from scipy.spatial.distance import squareform
from scipy.spatial.distance import pdist, jaccard

res = pdist(df[['category1','category2','category3']], 'jaccard')
squareform(res)
distance = pd.DataFrame(squareform(res), index=df.index, columns= df.index)

O problema é que meu resultado se parece com isso, que parece ser falso:

O que estou perdendo? A semelhança de 0 e 1 deve ser máxima, por exemplo, e os outros valores também parecem errados