从 pandas 一列创建布尔矩阵 [英] Creating boolean matrix from one column with pandas

问题描述

我一直在寻找一个答案，但我不知道该怎么寻找，所以我会问，而不是在这里。我是一个初学者的Python和熊猫爱好者。

I have been searching for an answer but I don't know what to search for so I'll ask here instead. I'm a beginner python and pandas enthusiast.

我有一个数据集在这里我想从一列产生的矩阵。基质应当具有1的值，如果在列和其转置状态的值等于0，如果它不是。

I have a dataset where i would like to produce a matrix from a column. The matrix should have the value of 1 if the value in the column and its transposed state is equal and 0 if its not.

输入：

  id x1
   A  1
   B  3
   C  1
   D  5

输出：

  A  B  C  D

A 1  0  1  0

B 0  1  0  0

C 1  0  1  0

D 0  0  0  1

我想为六个不同的列做到这一点，并添加所产生的矩阵到一个矩阵，其中的值范围为0-6，而不是仅仅0-1。

I would like to do this for six different columns and add the resulting matrixes into one matrix where the values range from 0-6 instead of just 0-1.

推荐答案

部分原因是由于还没有方便的笛卡儿连接（哨子，看着远处的），我倾向于下降到numpy的水平，利用广播，当我需要做这样的事情。 IOW，因为我们可以做这样的事情。

Partly because there's as of yet no convenient cartesian join (whistles and looks away), I tend to drop down to numpy level and use broadcasting when I need to do things like this. IOW, because we can do things like this

>>> df.x1.values - df.x1.values[:,None]
array([[ 0,  2,  0,  4],
       [-2,  0, -2,  2],
       [ 0,  2,  0,  4],
       [-4, -2, -4,  0]])

我们可以做

>>> pdf = pd.DataFrame(index=df.id.values, columns=df.id.values, 
                       data=(df.x1.values == df.x1.values[:,None]).astype(int))
>>> pdf
   A  B  C  D
A  1  0  1  0
B  0  1  0  0
C  1  0  1  0
D  0  0  0  1

这篇关于从 pandas 一列创建布尔矩阵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！