我怎樣才能轉換對稱矩陣：
A B C D
A 1 2 3 4
B 2 1 2 3
C 3 2 1 2
D 4 3 2 1
進入鄰接矩陣？：
A A 1
A B 2
A C 3
A D 4
B A 3
B B 1
B C 2
B D 3
C A 3
C C 1
C D 2
D A 4
D B 3
D C 2
D D 1
有什么功能嗎？提前致謝）
uj5u.com熱心網友回復：
假設一個 pandas 資料框作為輸入，您可以使用 numpy 來獲取triu_indices：
import pandas as pd
import numpy as np
l = [[1, 2, 3, 4], [2, 1, 2, 3], [3, 2, 1, 2], [4, 3, 2, 1]]
df = pd.DataFrame(l, index=list('ABCD'), columns=list('ABCD'))
# A B C D
# A 1 2 3 4
# B 2 1 2 3
# C 3 2 1 2
# D 4 3 2 1
a = df.to_numpy()
x,y = np.triu_indices(len(df))
out = pd.DataFrame({'x': df.index[x], 'y': df.columns[y], 'value': a[x,y]})
輸出：
x y value
0 A A 1
1 A B 2
2 A C 3
3 A D 4
4 B B 1
5 B C 2
6 B D 3
7 C C 1
8 C D 2
9 D D 1
所有組合
df.reset_index().melt('index', var_name='column')
輸出：
index column value
0 A A 1
1 B A 2
2 C A 3
3 D A 4
4 A B 2
5 B B 1
6 C B 2
7 D B 3
8 A C 3
9 B C 2
10 C C 1
11 D C 2
12 A D 4
13 B D 3
14 C D 2
15 D D 1
或者，對于不同的順序：
df.stack().rename_axis(['index', 'columns']).reset_index(name='value')
輸出：
index columns value
0 A A 1
1 A B 2
2 A C 3
3 A D 4
4 B A 2
5 B B 1
6 B C 2
7 B D 3
8 C A 3
9 C B 2
10 C C 1
11 C D 2
12 D A 4
13 D B 3
14 D C 2
15 D D 1
uj5u.com熱心網友回復：
另一種解決方案是使用pandas.stack()和重置索引值：
import pandas as pd
import numpy as np
l = [[1, 2, 3, 4], [2, 1, 2, 3], [3, 2, 1, 2], [4, 3, 2, 1]]
df = pd.DataFrame(l, index=list('ABCD'), columns=list('ABCD'))
# A B C D
# A 1 2 3 4
# B 2 1 2 3
# C 3 2 1 2
# D 4 3 2 1
df = df.stack().reset_index()
df['ordered-name'] = df.apply(lambda x: '-'.join(sorted([x['level_0'],x['level_1']])),axis=1)
df = df.drop_duplicates(['ordered-name'])
df.drop(['ordered-name'], axis=1, inplace=True)
# level_0 level_1 0
# 0 A A 1
# 1 A B 2
# 2 A C 3
# 3 A D 4
# 4 B B 1
# 5 B C 2
# 6 B D 3
# 7 C C 1
# 8 C D 2
# 9 D D 1
您可以根據需要更改列的名稱。
uj5u.com熱心網友回復：
它實際上已經是一個鄰接矩陣（就像您將它用于有向圖一樣）。我猜您正在尋找鄰接串列或考慮您的示例鄰接圖（對于無向圖）。我不確定是否有用于這種轉換的內置函式（假設您正在使用 pandas 資料框并考慮使用的標簽）。最簡單的方法是讀取矩陣的頂部（或底部）三角形，它不應該在回圈中占用太多迭代，然后以這種方式構造它。
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標籤：Python python-3.x 数据框 功能
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