重塑numpy中的矩陣

Question

我目前正在嘗試將三角矩陣重塑成這樣的不同形式

              S&P 500   Russel 2000     Nasdaq Composite
S&P 500             1             0     0
Russel 2000         4             5     0
Nasdaq Composite    7             8     9

    0                           1                  
0   S&P 500                     S&P 500      
1   Russel 2000                 S&P 500
2   Nasdaq Composite            S&P 500
3   S&P 500                     Russel 2000
4   Russel 2000                 Russel 2000
...

也就是說，我正在嘗試為每個索引創建重復的列，反之亦然。

我使用了一種稱為J的面向數組的語言，但是對於python numpy來說，我還是一個新手。 你們能幫我解決這個問題嗎？

在此先感謝=]

Answer 1

首先，這看起來是熊貓更容易解決的問題。

我已經進行了設置，可能會有所幫助，但是如果您真的不喜歡使用Numpy，那么它將不是解決問題的適當方法。

首先，我為您的numpy數組設置了類似的DataFrame對象：

$ import pandas as pd
$ df = pd.DataFrame(columns=['a','b','c'], index=['a','b','c'])
    a    b    c
a  NaN  NaN  NaN
b  NaN  NaN  NaN
c  NaN  NaN  NaN

然后，盡管我沒有使用它們，但仍用您要求的值填充了它。

$ df['a'] = [1, 4, 7]
$ df['b'] = [0, 5, 8]
$ df['c'] = [0, 0, 9]
   a  b  c
a  1  0  0
b  4  5  0
c  7  8  9

最后，我只是簡單地獲取了索引和列，並使用了itertools中的乘積函數將每個組合添加到元組列表中。

$ from itertools import product
$ p = product(df.columns.values, df.index.values)
$ new_df = pd.DataFrame([i for i in p])
   0  1
0  a  a
1  a  b
2  a  c
3  b  a
4  b  b
5  b  c
6  c  a
7  c  b
8  c  c

我會看一下Pandas文檔。 它們具有許多功能，可以按您感興趣的方式操作數據框。