展开Pandas中的矩阵

2024-03-28 22:40:17 发布

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我有这样一个矩阵:

df = pd.DataFrame({'a':[7, 0, 3], 'b':[0, 4, 2], 'c':[3, 2, 9]})
df.index = list(df)
df

    a   b   c
a   7   0   3
b   0   4   2
c   3   2   9

我想要这样的东西:

^{pr2}$

为此我编写了以下代码:

vv = pd.DataFrame(columns=['C1', 'C2', 'V'])
i = 0
for cat1 in df.index:
    for cat2 in df.index:
        vv.loc[i] = [cat1, cat2, d[cat1][cat2]]
        i += 1
vv['V'] = vv['V'].astype(int)

有没有更好/更快/更优雅的方式来做这件事?在


Tags: columns代码indataframedfforindex矩阵
3条回答
In [90]: df = df.stack().reset_index()

In [91]: df.columns = ['C1', 'C2', 'v']

In [92]: df
Out[92]: 
  C1 C2  v
0  a  a  7
1  a  b  0
2  a  c  3
3  b  a  0
4  b  b  4
5  b  c  2
6  c  a  3
7  c  b  2
8  c  c  9

使用:

df = (df.rename_axis('C2')
        .reset_index()
        .melt('C2', var_name='C1', value_name='V')
        .reindex(columns=['C1','C2','V']))
print (df)
  C1 C2  V
0  a  a  7
1  a  b  0
2  a  c  3
3  b  a  0
4  b  b  4
5  b  c  2
6  c  a  3
7  c  b  2
8  c  c  9

可以使用stack()方法,然后重置索引并重命名列。在

df = pd.DataFrame({'a':[7, 0, 3], 'b':[0, 4, 2], 'c':[3, 2, 9]})
df.index = list(df)
result = df.stack().reset_index().rename(columns={'level_0':'C1', 'level_1':'C2',0:'V'})

print(result)

  C1 C2  V
0  a  a  7
1  a  b  0
2  a  c  3
3  b  a  0
4  b  b  4
5  b  c  2
6  c  a  3
7  c  b  2
8  c  c  9

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