Преобразование матрицы корреляции в 3-колоночный фрейм данных в пандах? - PullRequest
Новая
       11

Преобразование матрицы корреляции в 3-колоночный фрейм данных в пандах?

0 голосов
/ 25 ноября 2018

У меня есть корреляционная матрица, например, так: 

    a     b   c
  a 1    0.5  0.3
  b 0.5   1   0.7
  c 0.3  0.7  1

И я хочу преобразовать это в фрейм данных, где столбцы будут выглядеть следующим образом: 

Letter1   letter2   correlation
   a        a           1
   a        b           0.5
   a        c           0.3
   b        a           0.5
   b        b            1      
   .        .            .
   .        .            .

Есть ли команда pandas дляпозвольте мне сделать это?Заранее спасибо

И в продолжение этого, могу ли я присвоить значение буквам Letter1 следующим образом: 

 Value1 Letter1  Value2 letter2   correlation
  1        a       1      a           1
  1        a       2      b           0.5
  1        a       3      c           0.3
  2        b       1      a           0.5
  2        b       2      b            1      
  .        .       .      .            .
  .        .       .      .            .

1 Ответ

0 голосов
/ 25 ноября 2018

Используйте stack с reset_index: 

df1 = df.stack().reset_index()
df1.columns = ['Letter1','Letter2','correlation']
print (df1)
  Letter1 Letter2  correlation
0       a       a          1.0
1       a       b          0.5
2       a       c          0.3
3       b       a          0.5
4       b       b          1.0
5       b       c          0.7
6       c       a          0.3
7       c       b          0.7
8       c       c          1.0

А затем insert столбцы по позициям, заполненным factorize ed значения: 

df1.insert(0, 'Value1', pd.factorize(df1['Letter1'])[0] + 1)
df1.insert(2, 'Value2', pd.factorize(df1['Letter2'])[0] + 1)

print (df1)
   Value1 Letter1  Value2 Letter2  correlation
0       1       a       1       a          1.0
1       1       a       2       b          0.5
2       1       a       3       c          0.3
3       2       b       1       a          0.5
4       2       b       2       b          1.0
5       2       b       3       c          0.7
6       3       c       1       a          0.3
7       3       c       2       b          0.7
8       3       c       3       c          1.0
...