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题
我在 Python 3.7.7 上使用 Pandas。我想计算变量的分类值之间的互信息x
按另一个变量的值分组 y
.我的数据如下表所示:
+-----+-----+
| x | y |
+-----+-----+
| x_1 | y_1 |
| x_2 | y_1 |
| x_3 | y_1 |
| x_1 | y_2 |
| x_2 | y_2 |
| x_4 | y_3 |
| x_6 | y_3 |
| x_9 | y_3 |
| x_1 | y_4 |
| ... | ... |
+-----+-----+
我想要一个数据结构(pandas MultiIndex 系列/数据帧或 numpy 矩阵或任何合适的)来存储
的数量( x_i
, x_j
) 对的同时出现给定 y_k
值 .事实上,这会很好,例如,轻松计算
PMI :
+-----+-----+--------+-------+
| x_i | x_j | cooc | pmi |
+-----+-----+--------+-------+
| x_1 | x_2 | | |
| x_1 | x_3 | | |
| x_1 | x_4 | | |
| x_1 | x_5 | | |
| ... | ... | ... | ... |
+-----+-----+--------+-------+
有没有合适的内存有效方法?
x
值和 8k 个不同的
y
值,总共有 300k 个(
x
,
y
)条目,因此内存友好和优化的方法会很棒(可能依赖在第三方库中为
Dask )
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 2)), columns=list('xy'))
"""
df:
+-----+-----+
| x | y |
+-----+-----+
| 4 | 99 |
| 1 | 39 |
| 39 | 56 |
| .. | .. |
| 59 | 20 |
| 82 | 57 |
+-----+-----+
100 rows × 2 columns
"""
# Compute cross tabulation:
crosstab = pd.crosstab(df["x"], df["y"])
"""
crosstab:
+------+-----+-----+-----+-----+
| y | 0 | 2 | 3 | ... |
| x +-----+-----+-----+-----+
| 1 | 0 | 0 | 0 | ... |
| 2 | 0 | 0 | 0 | ... |
| ... | ... | ... | ... | ... |
+------+-----+-----+-----+-----+
62 rows × 69 columns
"""
# Initialize a pandas MultiIndex Series storing PMI values
import itertools
x_pairs = list(itertools.combinations(crosstab.index, 2))
pmi = pd.Series(0, index = pd.MultiIndex.from_tuples(x_pairs))
"""
pmi:
+-------------+-----+
| index | val |
+------+------| |
| x_i | x_j | |
+------+------+-----+
| 1 | 2 | 0 |
| | 4 | 0 |
| ... | ... | ... |
| 95 | 98 | 0 |
| | 99 | 0 |
| 96 | 98 | 0 |
+------+------+-----+
Length: 1891, dtype: int64
"""
然后,我用来填充系列的循环结构如下:
for x1, x2 in x_pairs:
pmi.loc[x1, x2] = crosstab.loc[[x1, x2]].min().sum() / (crosstab.loc[x1].sum() * crosstab.loc[x2].sum())
这不是一个可选的解决方案,即使在小用例中也表现不佳。
最佳答案
优化方案
最后,我设法使用 scipy 稀疏矩阵进行中间计算,以内存友好的方式计算交叉出现:
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
def df_compute_cooccurrences(df: pd.DataFrame, column1: str, column2: str) -> pd.DataFrame:
# pd.factorize encode the object as an enumerated type or categorical variable, returning:
# - `codes` (ndarray): an integer ndarray that’s an indexer into `uniques`.
# - `uniques` (ndarray, Index, or Categorical): the unique valid values
# see more at https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.factorize.html
i, rows = pd.factorize(df[column1])
# i -> array([ 0, 0, 0, ..., 449054, 0, 1])
# rows -> Index(['column1_label1', 'column1_label2', ...])
j, cols = pd.factorize(df[column2])
# j -> array([ 0, 1, 2, ..., 28544, -1, -1])
# cols -> Float64Index([column2_label1, column2_label2, ...])
ij, tups = pd.factorize(list(zip(i, j)))
# ij -> array([ 0, 1, 2, ..., 2878026, 2878027, 2878028])
# tups -> array([(0, 0), (0, 1), (0, 2), ..., (449054, 28544), (0, -1), (1, -1)]
# Then we can finally compute the crosstabulation matrix
crosstab = csr_matrix((np.bincount(ij), tuple(zip(*tups))))
# If we convert directly this into a Dataframe with
# pd.DataFrame.sparse.from_spmatrix(crosstab, rows, cols)
# we have the same result as using
# https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.crosstab.html
# but we obtained it in a memory-friendly way (allowing big data processing)
# In order to obtain the co-occurrences matrix for column 1,
# we have to multiply the crosstab matrix for its transposed
coocc = crosstab.dot(crosstab.transpose())
# Then we can finally return the co-occurence matrix in in a DataFrame form
return pd.DataFrame.sparse.from_spmatrix(coocc, rows, rows)
这里提供了一个小例子:
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
def df_compute_cooccurrences(df: pd.DataFrame, column1: str, column2: str) -> pd.DataFrame:
i, rows = pd.factorize(df[column1])
j, cols = pd.factorize(df[column2])
ij, tups = pd.factorize(list(zip(i, j)))
crosstab = csr_matrix((np.bincount(ij), tuple(zip(*tups))))
coocc = crosstab.dot(crosstab.transpose())
return pd.DataFrame.sparse.from_spmatrix(coocc, rows, rows)
df = pd.DataFrame(zip([1,1,1,2,2,3,4],["a","a","a","a","a","b","b"]), columns=list('xy'))
"""
df:
+-----+-----+
¦ x ¦ y ¦
+-----+-----+
| 1 | a |
| 1 | a |
| 1 | a |
| 2 | a |
| 2 | a |
| 3 | b |
| 4 | b |
+-----+-----+
"""
cooc_df = df_compute_cooccurrences(df, "x", "y")
"""
cooc_df:
+---+---+---+---+
¦ 1 | 2 | 3 | 4 |
+---+---+---+---+---+
¦ 1 ¦ 9 | 6 | 0 | 0 |
¦ 2 ¦ 6 | 4 | 0 | 0 |
¦ 3 ¦ 0 | 0 | 1 | 1 |
¦ 4 ¦ 0 | 0 | 1 | 1 |
+---+---+---+---+---+
"""
cooc_df2 = df_compute_cooccurrences(df, "y", "x")
"""
cooc_df2:
+----+----+
¦ a ¦ b ¦
+---+----+----+
¦ a ¦ 13 | 0 |
¦ b ¦ 0 | 2 |
+---+----+----+
"""
关于python - 计算按另一列值分组的列值在 Pandas 数据框中的共现,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/66545281/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!