Python：从列表创建协方差矩阵

Question

在Python（numpyarray）中，有没有一种从下面三个列表到协方差矩阵的最快方法？在

Fac2 Fac1  VarCovar
   a    a       1.4
   a    b       0.7
   a    c       0.3
   b    a       0.7
   b    b       1.8
   b    c       6.3
   c    a       0.3
   c    b       6.3
   c    c       2.4

Answer 1

你可以使用Pandas轻松创建3x3矩阵。从上面的数组创建一个数据帧df，并使用pivot_table在第三列上旋转。在

例如，如果您有以下列表字典d：

{'Fac1': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'],
 'Fac2': ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'],
 'VarCovar': [1.4, 0.7, 0.3, 0.7, 1.8, 6.3, 0.3, 6.3, 2.4]}

创建数据帧如下：

^{pr2}$

然后：

>>> df.pivot_table(rows='Fac1', cols='Fac2', values='VarCovar')
Fac2    a    b    c
Fac1               
a     1.4  0.7  0.3
b     0.7  1.8  6.3
c     0.3  6.3  2.4

在末尾使用values属性将从表中返回一个NumPy数组：

>>> df.pivot_table(rows='Fac1', cols='Fac2', values='VarCovar').values
array([[ 1.4,  0.7,  0.3],
       [ 0.7,  1.8,  6.3],
       [ 0.3,  6.3,  2.4]])

---

如果没有所有对，则可以以相同的方式继续，并用转置索引对填充缺少的值：

>>> d = {'Fac1': ['a', 'b', 'c' , 'b', 'c', 'c'], 
         'Fac2': ['a', 'a', 'a' , 'b', 'b', 'c'], 
         'VarCovar': [1.4, 0.7, 0.3, 1.8, 6.3, 2.4]}
>>> df = pd.DataFrame(d)
>>> table = df.pivot_table(rows='Fac1', cols='Fac2', values='VarCovar')
>>> table.combine_first(table.T)
Fac2    a    b    c
Fac1               
a     1.4  0.7  0.3
b     0.7  1.8  6.3
c     0.3  6.3  2.4

（我从DSM的回答中得到了使用combine_first的想法）