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将虚拟变量表解析为相关矩阵
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<p>我有这样的数据帧:</p> <pre><code>df: A B C D #1 1 0 1 1 #2 0 0 1 1 #3 0 1 0 1 </code></pre> <p>这可以理解为:在A,C和D中观察到#1事件,在C中观察到#2事件,在B,D中观察到#3事件 现在我想把这些数据解析为A,B,C,D之间的相关矩阵,如下所示:</p> <pre><code> A B C D A 1 0 1 1 B 0 1 0 1 C 1 0 2 2 D 1 1 2 3 </code></pre> <p>这可以理解为:A和B中都发生了0个事件,A和C中都发生了1个事件,依此类推</p> <p>我可以用这个策略做到:</p> <pre><code># input is df correltation_matrix = pd.DataFrame(np.nan([4,4]) correltation_matrix[0, :] = df[['B', 'C', 'D']]*df['A'].sum() </code></pre> <p>然后对整个数据帧进行循环,但是如果变量的数量很高,那么它似乎是无效的。如何改进我的方法</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>可以通过计算矩阵点积来实现这一点</p> <pre><code>correltation_matrix = (df.T).dot(df) </code></pre> <p>其中<code>(df.T)</code>是<code>df</code>转置的</p>
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