python-将 pandas 矩阵转换为DataFrame [英] python - Converting pandas Matrix to DataFrame

问题描述

我创建了一个矩阵:

items = [0, 1, 2, 3]
item_to_item = pd.DataFrame(index=items, columns=items)

我已经在其中添加了值，

I've put values in it so:

1. 其对称性
2. 对角线全为0

例如:

   0  1  2  3
0  0  4  5  9
1  4  0  3  7
2  5  3  0  3
3  9  7  3  0

我想创建一个所有可能对的数据帧(从[0，1，2，3]开始)，这样就不会有成对的(x, x)，如果(x, y)在其中，我就不希望(y, x)因为它的对称性并保持相同的值. 最后，我将获得以下数据框(或numpy 2d数组)

I want to create a data frame of all possible pairs (from [0, 1, 2, 3]) so that there wont be pairs of (x, x) and if (x, y) is in, I dont want (y, x) becuase its symetric and holds the same value. In the end I will have the following Dataframe (or numpy 2d array)

item, item, value
 0     1     4
 0     2     5
 0     3     9
 1     2     3
 1     3     7
 2     3     3

推荐答案

这是NumPy解决方案，其中

Here's a NumPy solution with np.triu_indices -

In [453]: item_to_item
Out[453]: 
   0  1  2  3
0  0  4  5  9
1  4  0  3  7
2  5  3  0  3
3  9  7  3  0

In [454]: r,c = np.triu_indices(len(items),1)

In [455]: pd.DataFrame(np.column_stack((r,c, item_to_item.values[r,c])))
Out[455]: 
   0  1  2
0  0  1  4
1  0  2  5
2  0  3  9
3  1  2  3
4  1  3  7
5  2  3  3

这篇关于python-将 pandas 矩阵转换为DataFrame的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！