Question

我使用pandas / numpy处理1400x1400关联矩阵，我的目标是删除使用给定变量名的行和列。每行和每列都有变量的名称以及这两个变量之间的相关性：

            abandon abhorrent abominable
abandon     1.00    0.12      0.10
abhorrent   0.12    1.00      0.99
abominable  0.10    0.99      1.00

要将数据帧转换为矩阵，请使用as_matrix：

datafile = pd.read_csv('data.csv')
df_matrix = datafile.as_matrix

我无法理解如何创建新数据框，而不包括例如变量＆＃34;放弃＆＃34; （即删除对应于＆＃34的列和行;放弃＆＃34;）。

首先，我尝试过选择一个列来了解如何创建我想要的变量列表：

df_matrix = datafile.as_matrix(columns=['abhorrent'])

然而，这只返回数组，我丢失了所有的行/列名称。

我还尝试在导入数据后删除行/列。这需要我采取额外的步骤，形成一个我不想要的变量名列表，然后将它们作为列/行号传递，但这似乎是可行的。我不确定这段代码是否完全正确：

df_matrix2 = np.delete(df_matrix, 1, axis=0)
df_matrix2 = np.delete(df_matrix, 1, axis=1)

据我所知，这段代码并没有在新矩阵中产生任何变化。它仍然是1400x1400矩阵。

Answer 1

您可以使用DataFrame.drop()方法：

In [9]: df
Out[9]:
            abandon  abhorrent  abominable
abandon        1.00       0.12        0.10
abhorrent      0.12       1.00        0.99
abominable     0.10       0.99        1.00

In [10]: df.drop('abandon', 1).drop('abandon')
Out[10]:
            abhorrent  abominable
abhorrent        1.00        0.99
abominable       0.99        1.00

Answer 2

这是一个带有row-col索引的

In [32]: df
Out[32]: 
            abandon  abhorrent  abominable
abandon        1.00       0.12        0.10
abhorrent      0.12       1.00        0.99
abominable     0.10       0.99        1.00

In [33]: strg = 'abandon'

In [34]: df.iloc[df.index!=strg, df.columns!=strg]
Out[34]: 
            abhorrent  abominable
abhorrent        1.00        0.99
abominable       0.99        1.00

使用python删除矩阵中的相应行/列

2 个答案: