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Skyman2413
Asked:2022-07-11 22:26:58 +0000 UTC2022-07-11 22:26:58 +0000 UTC

在熊猫中按单元格值获取（行列）对

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大家好！告诉我，假设我有一个带有此类数据的 pandas dataFrame

名称1 名称2 名称3
名称1 一 0.96 0.65
名称2 0.96 一 0.99
名称3 0.65 0.99 一

需要输出单元格值大于0.95的所有行列对，不计主对角线。name1-name2 和 name2-name1 类型对是相同的。

也就是说，在这种情况下，输出应该是 (name2, name1) 和 (name2, name3) 一般来说，这是一个变量之间的相关表，我需要显示强相关的。尝试了类型

correlations = dataframe.corr()
correlations[(correlations > 0.95)]

但是，这是合乎逻辑的，我得到了同一张表，在我的数据中它是一个 168x168 矩阵，在其中搜索对是不方便的。如何直接获取行列对？

python pandas

1 个回答

  1. Best Answer

    好吧，对于初学者，您可以获得所需单元格的索引，不包括主对角线：

    idx = np.where(df.mask(np.eye(len(df), dtype=bool))>0.95)

    然后，将它们成对，删除重复项：

    pairs = list(set(tuple(sorted(x)) for x in list(zip(idx[0], idx[1]))))

    就是这样。现在我们将索引转换为名称并得到结果：

    res = []
for i in pairs:
    res.append([df.index[i[0]], df.columns[i[1]]])

print(res)

    [['name1', 'name2'], ['name2', 'name3']]

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