python - 通过计算单元格中的值来计算共现矩阵

Question

我有一个这样的数据框

df = pd.DataFrame({'a' : [1,1,0,0], 'b': [0,1,1,0], 'c': [0,0,1,1]})

我想得到

  a b c
a 2 1 0
b 1 2 1
c 0 1 2

其中 a,b,c 是列名，当过滤器在另一列中为“1”时，我得到的值在所有列中计数为“1”。例如，当 df.a == 1 时，我们计算 a = 2、b =1、c = 0 等

我做了一个循环来解决

matrix = []
for name, values in df.iteritems():
    matrix.append(pd.DataFrame( df.groupby(name, as_index=False).apply(lambda x: x[x == 1].count())).values.tolist()[1])
pd.DataFrame(matrix)

但我认为有一个更简单的解决方案，不是吗？

标签： pythonpandasdataframe

Answer 1

您似乎想要矩阵产品，所以利用DataFrame.dot：

df.T.dot(df)
   a  b  c
a  2  1  0
b  1  2  1
c  0  1  2

---

或者，如果您想要在没有 pandas 开销的情况下获得相同水平的性能，您可以使用以下方法计算乘积np.dot：

v = df.values
pd.DataFrame(v.T.dot(v), index=df.columns, columns=df.columns)

或者，如果你想变得可爱，

(lambda a, c: pd.DataFrame(a.T.dot(a), c, c))(df.values, df.columns)

   a  b  c
a  2  1  0
b  1  2  1
c  0  1  2

——piRsquared