Question

我试图获取一个数据帧并创建另一个数据帧，所有可能的列组合和相应值之间的差异，即在11-apr列AB应该是（BA）= 0等。

例如，从

开始

        Dt              A           B           C          D
        11-apr          1           1           1          1
        10-apr          2           3           1          2

如何获得如下所示的新框架：

我遇到过以下帖子，但无法将其转置为适用于列。

Aggregate all dataframe row pair combinations using pandas

Answer 1

您可以使用：

from itertools import combinations
df = df.set_index('Dt')

cc = list(combinations(df.columns,2))
df = pd.concat([df[c[1]].sub(df[c[0]]) for c in cc], axis=1, keys=cc)
df.columns = df.columns.map(''.join)
print (df)
        AB  AC  AD  BC  BD  CD
Dt                            
11-apr   0   0   0   0   0   0
10-apr   1  -1   0  -2  -1   1

Answer 2

确保您的索引为Dt

df = df.set_index('Dt')

使用numpy s np.tril_indices并切片有关np.triu_indices

的说明，请参见下文

v = df.values

i, j = np.tril_indices(len(df.columns), -1)

我们可以为列创建pd.MultiIndex。这使得它更适用于长度超过一个字符的列名。

pd.DataFrame(
    v[:, i] - v[:, j],
    df.index,
    [df.columns[j], df.columns[i]]
)

        A     B  A  B  C
        B  C  C  D  D  D
Dt                      
11-apr  0  0  0  0  0  0
10-apr  1 -1 -2  0 -1  1

但我们也可以

pd.DataFrame(
    v[:, i] - v[:, j],
    df.index,
    df.columns[j] + df.columns[i]
)

        AB  AC  BC  AD  BD  CD
Dt                            
11-apr   0   0   0   0   0   0
10-apr   1  -1  -2   0  -1   1

np.tril_indices解释了

这是一个numpy函数，它返回两个数组，当它们一起使用时，提供方形矩阵的下三角形的位置。在对所有事物组合进行操作时，这很方便，因为这个下三角形表示矩阵的一个轴与另一个轴的所有组合。

考虑数据框d以进行说明

d = pd.DataFrame(np.array(list('abcdefghijklmnopqrstuvwxy')).reshape(-1, 5))
d

   0  1  2  3  4
0  a  b  c  d  e
1  f  g  h  i  j
2  k  l  m  n  o
3  p  q  r  s  t
4  u  v  w  x  y

当看起来像坐标对时，三角形索引看起来像这样

i, j = np.tril_indices(5, -1)
list(zip(i, j))

[(1, 0),
 (2, 0),
 (2, 1),
 (3, 0),
 (3, 1),
 (3, 2),
 (4, 0),
 (4, 1),
 (4, 2),
 (4, 3)]

我可以使用d和i来操纵j个值

d.values[i, j] = 'z'
d

   0  1  2  3  4
0  a  b  c  d  e
1  z  g  h  i  j
2  z  z  m  n  o
3  z  z  z  s  t
4  z  z  z  z  y

你可以看到它只针对下三角

天真时间测试

Answer 3

Itertools模块应该可以帮助您创建所需的组合/排列。

from itertools import combinations

# Creating a new pd.DataFrame
new_df = pd.DataFrame(index=df.index)

# list of columns
columns = df.columns

# Create all combinations of length 2 . eg. AB, BC, etc.
for combination in combinations(columns, 2):
    combination_string = "".join(combination)
    new_df[combination_string] = df[combination[1]]-df[combination[0]]
    print new_df


         AB  AC  AD  BC  BD  CD
Dt                            
11-apr   0   0   0   0   0   0
10-apr   1  -1   0  -2  -1   1

Answer 4

itertools.combinations会帮助您：

import itertools
pd.DataFrame({'{}{}'.format(a, b): df[a] - df[b] for a, b in itertools.combinations(df.columns, 2)})

结果是：

        AB  AC  AD  BC  BD  CD
Dt                            
11-apr   0   0   0   0   0   0
10-apr  -1   1   0   2   1  -1

dataframe -pandas / python中列的所有可能组合

4 个答案: