パンダクロス集計マトリックスnansum

Question

私は、np.nansumのような機能を使用して既存のデータフレームからサブデータフレームを作成するための助けを探しています。 「ダン」（T-2,3,4,6,7） - nullでない場合、例えば、

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 

の合計：私は非ヌル列和のマトリックス中にこのテーブルを変換します「STEは」2であると「ボブ」は「STEは」 'ダンのないヌル和である場合は5です。4.

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

任意のアイデアですか？

ありがとうございます！

私は、下記のマットの機能の修正版使用して終了：あなたのデータフレームは、多数の列を持っていない、この関数は、あなたがやりたいことと、かなりパフォーマンスであるべきと仮定すると、

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

を。私はfor列を使用してこれを実装しているので、そこにはより良い/エレガントなソリューションがあるかもしれません。

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. 非ヌルがどこにあるかを取得するpd.DataFrame.notnullを使用してください。
2. 次に、pd.DataFrame.dotを使用してクロス集計を実行します。
3. 最後に、np.eyeを使用して対角をゼロにします。

---

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 

---

注：
私は私の値が数値だったことを確認するためにこれを使用していました。

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