팬더 크로스 탭 매트릭스 도트 nansum

Question

저는 np.nansum과 같은 기능을 사용하여 기존 데이터 프레임에서 하위 데이터 프레임을 만드는 데 도움을 찾고 있습니다. '댄'(t-2,3,4,6,7)의 합 널이 아닌 경우, 예를 들어

dan ste bob 
t1 na 2 na 
t2 2 na 1 
t3 2 1 na 
t4 1 na 2 
t5 na 1 2 
t6 2 1 na 
t7 1 na 2 

: I는 널 (null) 열 합계의 행렬에이 테이블을 변환 할 '인트는'인트는 '단'이 아닌 null이 합이 4

dan ste bob 
dan 0 2 5 
ste 4 0 2 
bob 4 1 0 

어떤 아이디어되는 경우 2 '밥'이 5입니다?

미리 감사드립니다.

def nansum_matrix_create(df): 
    rows = [] 
    for col in list(df.columns.values): 

     col_sums = df[df[col] != 0].sum() 
     rows.append(col_sums) 

    return pd.DataFrame(rows, columns=df.columns, index=df.columns) 

Answer 1

이 dataframe를 가정하면,이 기능을 사용하면 원하는 상당히 확대됨에있을 어떻게해야 열 많은 수를 가지고 있지 않습니다

나는 아래 매트의 기능의 수정 된 버전을 사용하여 끝났다. 나는 컬럼을 가로 질러 for 루프를 사용하여 이것을 구현 했으므로 그보다 더 뛰어난/고급 솔루션이있을 수 있습니다. 비 - 널 (null)이있는 곳

import pandas as pd 

# Initialise dataframe 
df = {"dan":[pd.np.nan,2,2,1,pd.np.nan,2,1], 
     "ste":[2,pd.np.nan,1,pd.np.nan,1,1,pd.np.nan], 
     "bob":[pd.np.nan,1,pd.np.nan,2,2,pd.np.nan,2]} 
df = pd.DataFrame(df)[["dan","ste","bob"]] 

def matrix_create(df): 
    rows = [] 
    for col in df.columns: 
     subvals, index = [], [] 
     for subcol in df.columns: 
      index.append(subcol) 
      if subcol == col: 
       subvals.append(0) 
      else: 
       subvals.append(df[~pd.isnull(df[col])][subcol].sum()) 

     rows.append(subvals) 

    return pd.DataFrame(rows,columns=df.columns,index=index) 

matrix_create(df) 

Answer 2

1. 사용 pd.DataFrame.notnull를 얻을 수 있습니다.
2. 그런 다음 pd.DataFrame.dot을 사용하여 크로스 탭을 설정하십시오.
3. 마지막으로 np.eye을 사용하여 대각선을 제로화하십시오.

   ---

   df.notnull().T.dot(df.fillna(0)) * (1 - np.eye(df.shape[1])) dan ste bob dan 0.0 2.0 5.0 ste 4.0 0.0 2.0 bob 4.0 1.0 0.0 

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참고 :
나는 나의 값이 숫자했다 확인하기 위해 사용했다.

df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')