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警察局。连载到pd。数据帧,同时将每个元素与其他元素相乘

math pandas python

Stücke · 技术社区 · 3 年前

假设我有一个向量 | a | b | c | d | ,例如。

vec = pd.Series([0.3,0.2,0.2,0.3])

什么是快速而优雅的方式来构建一个 pd.DataFrame 形式如下:

| a*a | a*b | a*c | a*d |
| b*a | b*b | b*c | b*d |
| c*a | c*b | c*c | c*d |
| d*a | d*b | d*c | d*d |

2 回复 | 直到 3 年前

enke 3 年前

一种选择是使用 dot :

fr = vec.to_frame()
out = fr.dot(fr.T)

输出:

      0     1     2     3
0  0.09  0.06  0.06  0.09
1  0.06  0.04  0.04  0.06
2  0.06  0.04  0.04  0.06
3  0.09  0.06  0.06  0.09

jezrael 3 年前

使用numpy广播:

vec = pd.Series([0.3,0.2,0.2,0.3])

a = vec.to_numpy()

df = pd.DataFrame(a * a[:, None], index=vec.index, columns=vec.index)
print (df)
      0     1     2     3
0  0.09  0.06  0.06  0.09
1  0.06  0.04  0.04  0.06
2  0.06  0.04  0.04  0.06
3  0.09  0.06  0.06  0.09

或 numpy.outer :

df = pd.DataFrame(np.outer(vec, vec), index=vec.index, columns=vec.index)
print (df)
      0     1     2     3
0  0.09  0.06  0.06  0.09
1  0.06  0.04  0.04  0.06
2  0.06  0.04  0.04  0.06
3  0.09  0.06  0.06  0.09

表演 (如果在评论中提到@enke,这很重要):

np.random.seed(2022)
vec = pd.Series(np.random.rand(10000))

print (vec)


In [39]: %%timeit
    ...: fr = vec.to_frame()
    ...: out = fr.dot(fr.T)
    ...: 
386 ms Â± 13.9 ms per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [40]: %%timeit
    ...: pd.DataFrame(np.outer(vec, vec), index=vec.index, columns=vec.index)
    ...: 
    ...: 
351 ms Â± 2.62 ms per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [41]: %%timeit
    ...: a = vec.to_numpy()
    ...: 
    ...: df = pd.DataFrame(a * a[:, None], index=vec.index, columns=vec.index)
    ...: 
293 ms Â± 4.22 ms per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

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