python - 将置换矩阵应用于 pandas DataFrame

Question

我有两个大小相同的 DataFrame(将它们称为 A 和 B)，具有相同的索引和列名称集。 A 和 B 的(行/列)标签的顺序不同，我希望它们具有相同的标签，以便我可以直接操作其他程序中的矩阵。从数学上讲，有一个置换矩阵 P 可以将一个矩阵标签重新排列到另一个矩阵标签，因此我可以通过构造矩阵来应用此变换。然而，我觉得这太过分了，pandas 本身应该存在一个解决方案。

有没有一种简单的方法可以做到这一点，而不需要下面丑陋的黑客？

# construct A,B ...
import numpy as np
import pandas as pd

# Construct the permutation matrix
permutation = [np.where(B.index==a_idx)[0][0] for a_idx in A.index]
P = np.zeros(A.shape)
for k,row in zip(permutation,P):  row[k] = 1

B2 = (P).dot(B.values).dot(P.T)
B2 = pd.DataFrame(B2, index = A.index, columns = A.index)

Answer 1

您可以使用reindex_like对一个 DataFrame 的行/列重新排序以符合另一个 DataFrame。

>>> vals = np.arange(9).reshape(3,3)
>>> df1 = pd.DataFrame(vals, columns=list('def'), index=list('abc'))
>>> df2 = pd.DataFrame(vals, columns=list('efd'), index=list('bac'))

然后重新排序df1，使其与df2相同:

>>> df1.reindex_like(df2)
   e  f  d
b  4  5  3
a  1  2  0
c  7  8  6