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如何使用資料幀中的資料將三角矩陣構建為df

2021-11-17 10:55:02 軟體工程

假設:我有這樣的資料框:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a':['a1','a2','a3','a4','a5'],'b':[1,2,3,4,5]})

輸出:

    a  b
0  a1  1
1  a2  2
2  a3  3
3  a4  4
4  a5  5

現在我想添加對應于a1, a2, a3, 的新列a4a5

for index, row in df.iterrows():
    df[index] = np.NaN

輸出:

    a  b   0   1   2   3   4
0  a1  1 NaN NaN NaN NaN NaN
1  a2  2 NaN NaN NaN NaN NaN
2  a3  3 NaN NaN NaN NaN NaN
3  a4  4 NaN NaN NaN NaN NaN
4  a5  5 NaN NaN NaN NaN NaN

如何在資料框中生成三角矩陣?

我想要以下輸出:

    a  b 0   1   2   3   4
0  a1  1 a1  a2  a3  a4  a5
1  a2  2 NaN a2  a3  a4  a5
2  a3  3 NaN NaN a3  a4  a5
3  a4  4 NaN NaN NaN a4  a5
4  a5  5 NaN NaN NaN NaN a5

我應該構建一個額外的資料框作為三角矩陣然后合并嗎?最簡單的方法是什么?

uj5u.com熱心網友回復:

這將起作用:

for i in range(df.shape[0]):
    df.iloc[i, i 2:] = df['a'][i:]

輸出:

>>> df
    a  b   0   1   2   3   4
0  a1  1 NaN NaN NaN NaN NaN
1  a2  2 NaN NaN NaN NaN NaN
2  a3  3 NaN NaN NaN NaN NaN
3  a4  4 NaN NaN NaN NaN NaN
4  a5  5 NaN NaN NaN NaN NaN

>>> for i in range(df.shape[0]):
...    df.iloc[i, i 2:] = df['a'][i:]

>>> df
    a  b    0    1    2    3   4
0  a1  1   a1   a2   a3   a4  a5
1  a2  2  NaN   a2   a3   a4  a5
2  a3  3  NaN  NaN   a3   a4  a5
3  a4  4  NaN  NaN  NaN   a4  a5
4  a5  5  NaN  NaN  NaN  NaN  a5

uj5u.com熱心網友回復:

一種有效的方法是使用 numpy (numpy.tilenumpy.triu):

import numpy as np
np.triu(np.tile(df['a'].values, (len(df), 1)))

然后制作一個資料框并加入:

df.join(pd.DataFrame(np.triu(np.tile(df['a'].values, (len(df), 1))),
                     index=df.index
                     ).replace({0: pd.NA}))

輸出:

    a  b     0     1     2     3   4
0  a1  1    a1    a2    a3    a4  a5
1  a2  2  <NA>    a2    a3    a4  a5
2  a3  3  <NA>  <NA>    a3    a4  a5
3  a4  4  <NA>  <NA>  <NA>    a4  a5
4  a5  5  <NA>  <NA>  <NA>  <NA>  a5
選擇
n = len(df)
df.join(pd.DataFrame(np.tile(df['a'].values, (n, 1)), index=df.index
                     ).where(np.triu(np.ones((n, n))).astype(bool)))

輸出:

    a  b    0    1    2    3   4
0  a1  1   a1   a2   a3   a4  a5
1  a2  2  NaN   a2   a3   a4  a5
2  a3  3  NaN  NaN   a3   a4  a5
3  a4  4  NaN  NaN  NaN   a4  a5
4  a5  5  NaN  NaN  NaN  NaN  a5

uj5u.com熱心網友回復:

我的解決方案類似于 mozway 但不是 3 個步驟:)

import pandas as pd
import numpy as np

d = { "a":['a1','a2','a3','a4','a5']  }
"create dataframe from dict"

df = pd.DataFrame(d)
indek1 = list(df.index)
column1 = df['a'].values
lista_tot = []
for k in indek1:
    lista_tot.append(column1)

a = np.triu(lista_tot, 0)

df1 = pd.DataFrame(a)
print(df1)

df = df.join(df1)
print(df)

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