pandasデータフレームからエッジリストを作成するには？

Question

私は、フォームのデータフレーム、すなわち、エッジリストにこれを変換する必要があるフォーム -

Col1 
A [Green,Red,Purple] 
B [Red, Yellow, Blue] 
C [Brown, Green, Yellow, Blue] 

のパンダのデータフレーム（DF）を持っている：

Source Target Weight 
    A   B   1 
    A   C   1 
    B   C   2 

EDIT 注意していること新しいデータフレームは、可能なペアごとの組み合わせの総数に等しい行を有する。また、「Weight」列を計算するために、2つのリスト間の交差点を見つけるだけです。例えば、B & Cの場合、要素は青と黄の2色を共有します。したがって、対応する行の「重み」は2です。

これを行う最も簡単な方法は何ですか？元のデータフレームには約28,000の要素が含まれています。

Answer 1

に名前を付ける列を変更：

In [823]: from itertools import combinations 

In [824]: df = pd.DataFrame({'Col1': [['Green','Red','Purple'], ['Red', 'Yellow', 'Blue'], ['Brown', 'Green', 'Yellow', 'Blue']]}, index=['A', 
    ...: 'B', 'C']) 

In [827]: df['Col1'] = df.Col1.apply(lambda x: set(x)) 

In [828]: df 
Out[828]: 
          Col1 
A   {Purple, Red, Green} 
B   {Red, Blue, Yellow} 
C {Green, Yellow, Blue, Brown} 

各リストはCol1にしています効率的に組合を見つけるための集合に変換されました。 、今

In [845]: df1 = pd.DataFrame(data=list(combinations(df.index.tolist(), 2)), columns=['Src', 'Dst']) 

In [849]: df1 
Out[849]: 
    Src Dst 
0 A B 
1 A C 
2 B C 

和集合を取ると、その長さを見つけるための機能を適用します。次に、我々はdf内のすべての行の対の組み合わせを作成するためにitertools.combinationsを使用します。 SrcとDstの列は、dfのルックアップとして機能します。

In [859]: df1['Weights'] = df1.apply(lambda x: len(df.loc[x['Src']]['Col1'].intersection(df.loc[x['Dst']]['Col1'])), axis=1) 

In [860]: df1 
Out[860]: 
    Src Dst Weights 
0 A B  1 
1 A C  1 
2 B C  2 

私は最初のアドバイス設定変換を行います。毎回あなたのリストをセットに変換するのは、費用がかかり、無駄です。より高速化のために

、おそらくもにしたいと思います@Wenを行っているとして常にdf.locを呼び出すとノッチそれが遅くなりますので、新しいデータフレーム内の2つの列にセットをコピーします。

Answer 2

これを試してください。それほどきちんとしていませんが、仕事。 PS：最終的にはアウトあなたがそれを調整することができ入れて、私は列を削除していないと、データフレームをオフに開始し、まず

import pandas as pd 
df=pd.DataFrame({"Col1":[['Green','Red','Purple'],['Red', 'Yellow', 'Blue'],['Brown', 'Green', 'Yellow', 'Blue']],"two":['A','B','C']}) 
df=df.set_index('two') 
del df.index.name 
from itertools import combinations 
DF=pd.DataFrame() 
dict1=df.T.to_dict('list') 
DF=pd.DataFrame(data=[x for x in combinations(df.index, 2)]) 
DF['0_0']=DF[0].map(df['Col1']) 
DF['1_1']=DF[1].map(df['Col1']) 
DF['Weight']=DF.apply(lambda x : len(set(x['0_0']).intersection(x['1_1'])),axis=1) 



DF 
Out[174]: 
    0 1     0_0       1_1 Weight 
0 A B [Green, Red, Purple]   [Red, Yellow, Blue]  1 
1 A C [Green, Red, Purple] [Brown, Green, Yellow, Blue]  1 
2 B C [Red, Yellow, Blue] [Brown, Green, Yellow, Blue]  2 

Answer 3

• セット
• の配列を取得ペアワイズ交差を取得し、理解

---

c = df.Col1.apply(set).values 

i, j = np.triu_indices(c.size, 1) 

pd.DataFrame(dict(
     Source=df.index[i], 
     Target=df.index[j], 
     Weight=[len(s) for s in c[i] & c[j]] 
    )) 

    Source Target Weight 
0  A  B  1 
1  A  C  1 
2  B  C  2