Создать пустую ковариационную матрицу из панды DataFrame of Ковариации - PullRequest
Новая
       35

Создать пустую ковариационную матрицу из панды DataFrame of Ковариации

0 голосов
/ 23 сентября 2019

У меня есть следующий объект pandas.DataFrame, который обеспечивает ковариации между факторами: 

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"factor1": ["A", "A", "A", "B", "B", "C"],
                   "factor2": ["A", "B", "C", "B", "C", "C"],
                   "covar": [-1.2, -1, 2, 3.4, -4, 6.2]})

Моя цель состоит в том, чтобы переформатировать DataFrame в положительную полуопределенную ковариацию numpy.ndarray.

Я разработал рабочее решение, однако оно мучительно медленное: 

unique_factors = df.factor1.unique()
F = pd.DataFrame(columns=unique_factors, index=unique_factors)
for index, row in df.iterrows():
    F.loc[row["factor1"], row["factor2"]] = row["covar"]**2
    F.loc[row["factor2"], row["factor1"]] = row["covar"]**2 #inefficient
F = F.to_numpy()

Вывод которого: 

[[1.44 1.0                4.0               ]
 [1.0  11.559999999999999 16.0              ]
 [4.0  16.0               38.440000000000005]]

Я надеюсь, что смогу воспользоваться преимуществами родного numpyметоды для достижения моей цели более эффективно.По крайней мере, я хотел бы иметь возможность удалить закомментированную строку #inefficient и отразить верхнюю треугольную матрицу относительно диагонали.Любая помощь будет высоко ценится.

1 Ответ

2 голосов
/ 23 сентября 2019

В вашем случае 

s=df.pivot(*df.columns)**2
s=s.fillna(s.T)

Out[230]: 
factor2     A      B      C
factor1                    
A        1.44   1.00   4.00
B        1.00  11.56  16.00
C        4.00  16.00  38.44
...