Python Pandas - файл «1D» для 2D-массива

Question

Я видел an answer to a question о преобразовании вложенного словаря «2D» в Pandas DataFrame. Это было бы решением моей проблемы, но тогда мне было интересно, могу ли я пропустить промежуточный шаг генерации вложенного словаря. Скажем, мой входаinput.txt выглядит следующим образом:

A B 1 
A C 2 
B C 3 

Можно ли преобразовать, что в следующей симметричную матрицу либо с пандами или Numpy без создания промежуточного вложенного словаря?

A B C 
A 0 1 2 
B 1 0 3 
C 2 3 0 

вложенный словарь, который я хочу, чтобы избежать создания будет:

d = {'A':{'B':1,'C':2},'B':{'C':3}} 

Я попробовал это после прочтения документации Tools IO на "Reading an index with a MultiIndex":

import pandas as pd 
df = pd.read_csv('input.txt', sep=' ', index_col=[0,1], header=None) 

Но я не получить 2D-карту тепла, когда я это сделаю:

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.pcolor(df) 
plt.imshow() 

Answer 1

Не уверен в том, что это все, что гораздо более эффективным, но вы могли бы pivot, а затем добавить рамку к своей транспонированной, что-то вроде:

df = pd.read_csv("input.txt", header=None, delim_whitespace=True) 
df = df.pivot(0,1,2) 
df.add(df.T, fill_value=0).fillna(0) 

    A B C 
A 0 1 2 
B 1 0 3 
C 2 3 0 

---

Вот документация по add и pivot. Вот что происходит. Первая линия df = pd.read_csv("input.txt", header=None, delim_whitespace=True) возвращается:

0 1 2 
0 A B 1 
1 A C 2 
2 B C 3 

Вторая строка df = df.pivot(0,1,2) затем возвращает:

1 B C 
0   
A 1 2 
B NaN 3 

магических чисел 0, 1 и 2 являются index, columns и values. index=0 - это имя столбца, используемое для создания индекса нового фрейма. index - это просто pandas lingo для названия строки. columns=1 - это имя столбца, используемое для создания столбцов нового фрейма. И values=2 - это просто имя столбца, которое нужно использовать для создания значений нового фрейма.

Третья строка df.add(df.T, fill_value=0).fillna(0) просто добавляет транспонирование для преобразования треугольной матрицы в симметричную матрицу. Она возвращает:

A B C 
A 0 1 2 
B 1 0 3 
C 2 3 0