Faire fondre la matrice triangulaire supérieure D'une base de données Pandas
Donné un carré pandas DataFrame de la forme suivante:
a b c
a 1 .5 .3
b .5 1 .4
c .3 .4 1
Comment puis-je!--2--> seul le triangle supérieur pour obtenir
Row Column Value
a a 1
a b .5
a c .3
b b 1
b c .4
c c 1
#Note the combination a,b is only listed once. There is no b,a listing
je suis plus intéressé par une solution idiomatique de pandas, un indexeur personnalisé serait assez facile à écrire à la main... Merci d'avance pour votre attention et réponse.
16
demandé sur
jezrael
2015-12-22 17:06:36
2 réponses
D'abord je convertis des valeurs plus basses de df
NaN
par where
et numpy.triu
et stack
,reset_index
et définissez les noms de colonne:
import numpy as np
print df
a b c
a 1.0 0.5 0.3
b 0.5 1.0 0.4
c 0.3 0.4 1.0
print np.triu(np.ones(df.shape)).astype(np.bool)
[[ True True True]
[False True True]
[False False True]]
df = df.where(np.triu(np.ones(df.shape)).astype(np.bool))
print df
a b c
a 1 0.5 0.3
b NaN 1.0 0.4
c NaN NaN 1.0
df = df.stack().reset_index()
df.columns = ['Row','Column','Value']
print df
Row Column Value
0 a a 1.0
1 a b 0.5
2 a c 0.3
3 b b 1.0
4 b c 0.4
5 c c 1.0
21
répondu
jezrael
2015-12-22 14:49:31
construire à partir de la solution de @jezrael, l'indexation booléenne serait une approche plus explicite:
import numpy
from pandas import DataFrame
df = DataFrame({'a':[1,.5,.3],'b':[.5,1,.4],'c':[.3,.4,1]},index=list('abc'))
print df,'\n'
keep = np.triu(np.ones(df.shape)).astype('bool').reshape(df.size)
print df.stack()[keep]
sortie:
a b c
a 1.0 0.5 0.3
b 0.5 1.0 0.4
c 0.3 0.4 1.0
a a 1.0
b 0.5
c 0.3
b b 1.0
c 0.4
c c 1.0
dtype: float64
6
répondu
Matthew Davis
2016-11-02 23:36:20