Question

我有一个pandas数据框，其中包含三个对应于对象位置的x，y和z坐标的列。我还有一个转换矩阵，可以将这些点旋转一定的角度。我之前已经遍历了执行此转换的数据帧的每一行，但我发现这非常非常耗时。现在我只想一次执行转换并将结果作为附加列追加。

我正在寻找这一行的工作版本（它总是会返回一个形状不匹配）：

largest_haloes['X_rot', 'Y_rot', 'Z_rot'] = np.dot(rot,np.array([largest_haloes['X'], largest_haloes['Y'], largest_haloes['Z']]).T)

这是一个最低限度的工作示例：

from __future__ import division
import math
import pandas as pd
import numpy as np

def unit_vector(vector):
    return vector / np.linalg.norm(vector)


largest_haloes = pd.DataFrame()
largest_haloes['X'] = np.random.uniform(1,10,size=30)
largest_haloes['Y'] = np.random.uniform(1,10,size=30)
largest_haloes['Z'] = np.random.uniform(1,10,size=30)

normal = np.array([np.random.uniform(-1,1),np.random.uniform(-1,1),np.random.uniform(0,1)])
normal = unit_vector(normal)

a = normal[0]
b = normal[1]
c = normal[2]

rot = np.array([[b/math.sqrt(a**2+b**2), -1*a/math.sqrt(a**2+b**2), 0], [(a*c)/math.sqrt(a**2+b**2), b*c/math.sqrt(a**2+b**2), -1*math.sqrt(a**2+b**2)], [a, b, c]])

largest_haloes['X_rot', 'Y_rot', 'Z_rot'] = np.dot(rot,np.array([largest_haloes['X'], largest_haloes['Y'], largest_haloes['Z']]).T)

因此，我们的目标是每一行large_haloes [＆＃39; X_rot＆＃39;，＆＃39; Y_rot＆＃39;＆＃39; Z_rot＆＃39;]应填充相应的旋转版本一行large_haloes [＆＃39; X＆＃39;，＆＃39; Y＆＃39;＆＃39; Z＆＃39;]。如何在不循环遍历行的情况下执行此操作？我也试过df.dot，但没有太多的文档，它似乎没有做我想要的。

Answer 1

如果你的意思是通过旋转进行矩阵乘法。

您可以将两者转换为numpy数组并将其作为

执行

lh = largest_haloes.values
rotated_array = lh.dot(rot)

您也可以

x = pd.DataFrame(data=rot,index=['X','Y','Z'])
rotated_df = largest_haloes.dot(x)

使用pandas数据帧行进行矩阵运算

1 个答案: