Question

我正在使用Python中非常可爱的pandas库做一些矩阵代数。我非常喜欢使用Series和Dataframe对象，因为它能够命名行和列。

但是，在保持行/列名称的同时，是否有一种对齐系列的简洁方法？

考虑这个最小的工作示例：

>>> import pandas as pd
>>> s = pd.Series(randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
>>> s
a    0.137477
b   -0.606762
c    0.085030
d   -0.571760
e   -0.475104
dtype: float64

现在，我可以这样做：

>>> import numpy as np
>>> np.diag(s)
array([[ 0.13747693,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        , -0.60676226,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.08502993,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        , -0.57176048,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        , -0.47510435]])

但我很想找到一种方法来制作一个看似如下的数据帧：

          a         b        c        d         e
0  0.137477  0.000000  0.00000  0.00000  0.000000
1  0.000000 -0.606762  0.00000  0.00000  0.000000
2  0.000000  0.000000  0.08503  0.00000  0.000000
3  0.000000  0.000000  0.00000 -0.57176  0.000000
4  0.000000  0.000000  0.00000  0.00000 -0.475104

或者甚至（甚至会更好！）：

          a         b        c        d         e
a  0.137477  0.000000  0.00000  0.00000  0.000000
b  0.000000 -0.606762  0.00000  0.00000  0.000000
c  0.000000  0.000000  0.08503  0.00000  0.000000
d  0.000000  0.000000  0.00000 -0.57176  0.000000
e  0.000000  0.000000  0.00000  0.00000 -0.475104

这很好，因为我可以做矩阵操作，如：

>>> S.dot(s)
a    0.018900
c    0.368160
b    0.007230
e    0.326910
d    0.225724
dtype: float64

并保留名称。

非常感谢，一如既往。罗布

Answer 1

这个怎么样..

In [107]: pd.DataFrame(np.diag(s),index=s.index,columns=s.index)
Out[107]: 
          a         b         c         d         e
a  0.630529  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000
b  0.000000  0.360884  0.000000  0.000000  0.000000
c  0.000000  0.000000  0.345719  0.000000  0.000000
d  0.000000  0.000000  0.000000  0.796625  0.000000
e  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 -0.176848

对角线化熊猫系列

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