如何在pandas中使用数组制作自差对称矩阵？
如何在pandas中使用数组制作自差对称矩阵？
提问于 2020-12-24 06:43:49
我有一系列的价值观。现在我想在这个级数中有一个对称矩阵。单元格的交叉点应该是不同的。
例如，该系列的名称为means，如下所示：
{'Q2.1_1': 2014.764423076923,
'Q2.1_2': 2015.7421052631578,
'Q2.1_3': 2016.4635416666667,
'Q2.1_4': 2015.4532019704434,
'Q2.1_5': 2014.2727272727273,
'Q2.1_6': 2016.320512820513,
'Q2.1_7': 2013.525,
'Q2.1_8': 2015.0,
'Q2.1_9': 2015.632183908046,
'Q2.1_10': 2013.0096618357488,
'Q4.1_1': 2014.7339901477833,
'Q4.1_2': 2013.1581920903955,
'Q4.1_3': 2013.7711864406779,
'Q4.1_4': 2013.387640449438,
'Q4.1_5': 2015.2732919254659,
'Q4.1_6': 2014.764705882353,
'Q4.1_7': 2014.91452991453,
'Q4.1_8': 2013.7643678160919,
'Q4.1_9': 2014.4528301886792,
'Q4.1_10': 2016.2547770700637,
'Q4.1_11': 2011.8423913043478,
'Q4.1_12': 2013.202380952381,
'Q4.1_13': 2012.1944444444443,
'Q6.1_1': 2016.6825396825398,
'Q6.1_2': 2014.7605633802816,
'Q8.1_1': 2013.4792899408285,
'Q8.1_2': 2012.6614583333333,
'Q8.1_3': 2015.4470588235295,
'Q8.1_4': 2013.2890625,
'Q8.1_5': 2013.8778625954199,
'Q10.1_1': 2013.503816793893,
'Q10.1_2': 2014.125654450262,
'Q10.1_3': 2014.4702702702702,
'Q12.1_1': 2011.2634146341463}新矩阵应该是这样的：Corss_tab
在此命令之后，
pd.crosstab(index=means.index, columns=means.index, values=means.values, aggfunc=np.mean)我可以创建正确的索引和列。但我不知道如何正确设置每个单元格的值。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-12-24 07:19:59
让我们尝试在broadcasting中使用NumPy -
(我已将您在问题中输入的字典命名为means)
values = np.array(list(means.values()))[:,None]
keys = list(means.keys())
print(pd.DataFrame(np.abs(values - values.T), columns=keys, index=keys)) Q2.1_1 Q2.1_2 Q2.1_3 Q2.1_4 Q2.1_5 Q2.1_6 Q2.1_7 \
Q2.1_1 0.000000 0.977682 1.699119 0.688779 0.491696 1.556090 1.239423
Q2.1_2 0.977682 0.000000 0.721436 0.288903 1.469378 0.578408 2.217105
Q2.1_3 1.699119 0.721436 0.000000 1.010340 2.190814 0.143029 2.938542
Q2.1_4 0.688779 0.288903 1.010340 0.000000 1.180475 0.867311 1.928202
Q2.1_5 0.491696 1.469378 2.190814 1.180475 0.000000 2.047786 0.747727
Q2.1_6 1.556090 0.578408 0.143029 0.867311 2.047786 0.000000 2.795513
Q2.1_7 1.239423 2.217105 2.938542 1.928202 0.747727 2.795513 0.000000
Q2.1_8 0.235577 0.742105 1.463542 0.453202 0.727273 1.320513 1.475000
Q2.1_9 0.867761 0.109921 0.831358 0.178982 1.359457 0.688329 2.107184
Q2.1_10 1.754761 2.732443 3.453880 2.443540 1.263065 3.310851 0.515338
Q4.1_1 0.030433 1.008115 1.729552 0.719212 0.461263 1.586523 1.208990
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