繁体   English   中英

在Pandas Dataframe中将上三角矩阵转换为下三角矩阵

[英]Convert upper triangular matrix to lower triangular matrix in Pandas Dataframe

我尝试使用移调并为其添加了一些转折,但是没有锻炼

转换上限:

 Data : 
     0         1         2      3  
0  5         NaN       NaN      NaN
1  1         NaN       NaN      NaN
2  0.21      0.31      0.41     0.51   
3  0.32      0.42      0.52     NaN
4  0.43      0.53      NaN      NaN
5  0.54      NaN       NaN      Nan

至:

 Data : 
     0         1         2      3  
0  5         NaN       NaN      NaN
1  1         NaN       NaN      NaN
2  0.21      NaN       NaN      NaN   
3  0.31      0.32      NaN      NaN
4  0.41      0.42      0.43     NaN
5  0.51      0.52      0.53     0.54

不影响前两行

我相信您需要使用排除前2行的sort justify

arr = justify(df.values[2:,:], invalid_val=np.nan, side='down', axis=0)
df.values[2:,:] = np.sort(arr, axis=1)

print (df)
      0     1     2     3
0  5.00   NaN   NaN   NaN
1  1.00   NaN   NaN   NaN
2  0.21   NaN   NaN   NaN
3  0.31  0.32   NaN   NaN
4  0.41  0.42  0.43   NaN
5  0.51  0.52  0.53  0.54

IIUC,您可以首先从第2行开始索引数据帧,并与转置交换,然后可以使用justify使所有NaNs都位于顶部:

df.iloc[2:,:] = df.iloc[2:,:].T.values
pd.Dataframe(justify(df.values.astype(float), invalid_val=np.nan, side='down', axis=0))

   0         1         2      3  
0  5         NaN       NaN      NaN
1  1         NaN       NaN      NaN
2  0.21      NaN       NaN      NaN   
3  0.31      0.32      NaN      NaN
4  0.41      0.42      0.43     NaN
5  0.51      0.52      0.53     0.54

暂无
暂无

声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.

 
粤ICP备18138465号  © 2020-2024 STACKOOM.COM