Pandas交叉表矩阵点nansum

1. 使用 pd.DataFrame.notnull 获取非空值的位置。
2. 然后使用 pd.DataFrame.dot
3. 最后,使用 np.eye 将对角线归零。

df.notnull().T.dot(df.fillna(0)) * (1 - np.eye(df.shape[1]))

     dan  ste  bob
dan  0.0  2.0  5.0
ste  4.0  0.0  2.0
bob  4.0  1.0  0.0

注:
我用它来确保我的值是数字。

df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

假设您的数据帧没有大量的列,这个函数应该做您想要做的事情,并且性能相当好。我已经使用 for 在列之间循环,这样可能会有一个更高性能/优雅的解决方案。

import pandas as pd

# Initialise dataframe
df = {"dan":[pd.np.nan,2,2,1,pd.np.nan,2,1],
      "ste":[2,pd.np.nan,1,pd.np.nan,1,1,pd.np.nan],
      "bob":[pd.np.nan,1,pd.np.nan,2,2,pd.np.nan,2]}
df = pd.DataFrame(df)[["dan","ste","bob"]]

def matrix_create(df):
    rows = []
    for col in df.columns:
        subvals, index = [], []
        for subcol in df.columns:
            index.append(subcol)
            if subcol == col:
                subvals.append(0)
            else:
                subvals.append(df[~pd.isnull(df[col])][subcol].sum())

        rows.append(subvals)

    return pd.DataFrame(rows,columns=df.columns,index=index)

matrix_create(df)