从一列熊猫创建一个NxN矩阵

我有数据框，每一行都有一个列表值。

id     list_of_value
0      ['a','b','c']
1      ['d','b','c']
2      ['a','b','c']
3      ['a','b','c']

我必须用一行计算所有其他行的分数

例如：

Step 1: Take value of id 0: ['a','b','c'],
Step 2: find the intersection between id 0 and id 1 , 
        resultant = ['b','c']
Step 3: Score Calculation => resultant.size / id.size

对所有ID重复在ID 0和ID 1,2,3之间重复步骤2,3。

并创建一个N x N数据帧；例如：

-  0  1    2  3
0  1  0.6  1  1
1  1  1    1  1 
2  1  1    1  1
3  1  1    1  1

现在我的代码只有一个for循环：

def scoreCalc(x,queryTData):
    #mathematical calculation
    commonTData = np.intersect1d(np.array(x),queryTData)
    return commonTData.size/queryTData.size

ids = list(df['feed_id'])
dfSim = pd.DataFrame()

for indexQFID in range(len(ids)):
    queryTData = np.array(df.loc[df['id'] == ids[indexQFID]]['list_of_value'].values.tolist())

    dfSim[segmentDfFeedIds[indexQFID]] = segmentDf['list_of_value'].apply(scoreCalc,args=(queryTData,))

有一个更好的方法吗？我可以只编写一个Apply函数而不是进行for循环迭代吗？我可以更快吗？

如果数据不是太大，则可以使用get_dummies编码值并进行矩阵乘法：

s = pd.get_dummies(df.list_of_value.explode()).sum(level=0)
s.dot(s.T).div(s.sum(1))

输出：

          0         1         2         3
0  1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
1  0.666667  1.000000  0.666667  0.666667
2  1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
3  1.000000  0.666667  1.000000  1.000000

更新：这是代码的简短说明。主要思想是将给定列表转换为一键编码：

   a  b  c  d
0  1  1  1  0
1  0  1  1  1
2  1  1  1  0
3  1  1  1  0

一旦我们有，这两行的交集的大小，说，0和1仅仅是他们的点积，是因为角色属于当且仅当它被表示为两行1两。

考虑到这一点，第一次使用

df.list_of_value.explode()

将每个单元格变成一个系列并将所有这些系列连接起来。输出：

0    a
0    b
0    c
1    d
1    b
1    c
2    a
2    b
2    c
3    a
3    b
3    c
Name: list_of_value, dtype: object

现在，我们使用pd.get_dummies该系列将其转换为一个热编码的数据帧：

   a  b  c  d
0  1  0  0  0
0  0  1  0  0
0  0  0  1  0
1  0  0  0  1
1  0  1  0  0
1  0  0  1  0
2  1  0  0  0
2  0  1  0  0
2  0  0  1  0
3  1  0  0  0
3  0  1  0  0
3  0  0  1  0

如您所见，每个值都有自己的行。由于我们希望将属于同一原始行的那些合并为一行，因此我们可以通过原始索引对其求和。从而

s = pd.get_dummies(df.list_of_value.explode()).sum(level=0)

给出我们想要的二进制编码的数据帧。下一行

s.dot(s.T).div(s.sum(1))

就像您的逻辑一样：s.dot(s.T)按行计算点积，然后.div(s.sum(1))按行除以计数。

尝试这个

range_of_ids = range(len(ids))

def score_calculation(s_id1,s_id2):
    s1 = set(list(df.loc[df['id'] == ids[s_id1]]['list_of_value'])[0])
    s2 = set(list(df.loc[df['id'] == ids[s_id2]]['list_of_value'])[0])
    # Resultant calculation s1&s2
    return round(len(s1&s2)/len(s1) , 2)


dic = {indexQFID:  [score_calculation(indexQFID,ind) for ind in range_of_ids] for indexQFID in range_of_ids}
dfSim = pd.DataFrame(dic)
print(dfSim)

输出量

     0        1      2       3
0   1.00    0.67    1.00    1.00
1   0.67    1.00    0.67    0.67
2   1.00    0.67    1.00    1.00
3   1.00    0.67    1.00    1.00

您也可以按照以下步骤进行操作

dic = {indexQFID:  [round(len(set(s1)&set(s2))/len(s1) , 2) for s2 in df['list_of_value']] for indexQFID,s1 in zip(df['id'],df['list_of_value']) }
dfSim = pd.DataFrame(dic)
print(dfSim)

在set的列表上使用嵌套列表推导s_list。在列表理解中，使用intersection操作检查重叠并获取每个结果的长度。最后，构造数据框并将其除以列表中每个列表的长度df.list_of_value

s_list =  df.list_of_value.map(set)
overlap = [[len(s1 & s) for s1 in s_list] for s in s_list]

df_final = pd.DataFrame(overlap) / df.list_of_value.str.len().to_numpy()[:,None]

Out[76]:
          0         1         2         3
0  1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
1  0.666667  1.000000  0.666667  0.666667
2  1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
3  1.000000  0.666667  1.000000  1.000000

如果每个列表中都有重复的值，则应使用collections.Counter代替set。我将样本数据ID = 0更改为['a','a','c']，将ID = 1更改为['d','b','a']

sample df:
id     list_of_value
0      ['a','a','c'] #changed
1      ['d','b','a'] #changed
2      ['a','b','c']
3      ['a','b','c']

from collections import Counter

c_list =  df.list_of_value.map(Counter)
c_overlap = [[sum((c1 & c).values()) for c1 in c_list] for c in c_list]

df_final = pd.DataFrame(c_overlap) / df.list_of_value.str.len().to_numpy()[:,None]


 Out[208]:
          0         1         2         3
0  1.000000  0.333333  0.666667  0.666667
1  0.333333  1.000000  0.666667  0.666667
2  0.666667  0.666667  1.000000  1.000000
3  0.666667  0.666667  1.000000  1.000000

更新

由于提出了许多候选解决方案，因此进行时序分析似乎是个好主意。我按照OP的要求生成了一些具有12k行的随机数据，与每个集合的3个元素保持一致，但是扩展了可用于填充集合的字母的大小。可以进行调整以匹配实际数据。

让我知道您是否有想要测试或更新的解决方案。

设定

import pandas as pd
import random

ALPHABET = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'

def random_letters(n, n_letters=52):
    return random.sample(ALPHABET[:n_letters], n)

# Create 12k rows to test scaling.
df = pd.DataFrame([{'id': i, 'list_of_value': random_letters(3)} for i in range(12000)])

现任优胜者

def method_quang(df): 
    s = pd.get_dummies(df.list_of_value.explode()).sum(level=0) 
    return s.dot(s.T).div(s.sum(1)) 

%time method_quang(df)                                                                                                                                                                                                               
# CPU times: user 10.5 s, sys: 828 ms, total: 11.3 s
# Wall time: 11.3 s
# ...
# [12000 rows x 12000 columns]

竞争者

def method_mcskinner(df):
    explode_df = df.set_index('id').list_of_value.explode().reset_index() 
    explode_df = explode_df.rename(columns={'list_of_value': 'value'}) 
    denom_df = explode_df.groupby('id').size().reset_index(name='denom') 
    numer_df = explode_df.merge(explode_df, on='value', suffixes=['', '_y']) 
    numer_df = numer_df.groupby(['id', 'id_y']).size().reset_index(name='numer') 
    calc_df = numer_df.merge(denom_df, on='id') 
    calc_df['score'] = calc_df['numer'] / calc_df['denom'] 
    return calc_df.pivot('id', 'id_y', 'score').fillna(0) 

%time method_mcskinner(df)
# CPU times: user 29.2 s, sys: 9.66 s, total: 38.9 s
# Wall time: 29.6 s
# ...
# [12000 rows x 12000 columns]

def method_rishab(df): 
    vals = [[len(set(val1) & set(val2)) / len(val1) for val2 in df['list_of_value']] for val1 in df['list_of_value']]
    return pd.DataFrame(columns=df['id'], data=vals)

%time method_rishab(df)                                                                                                                                                                                                              
# CPU times: user 2min 12s, sys: 4.64 s, total: 2min 17s
# Wall time: 2min 18s
# ...
# [12000 rows x 12000 columns]

def method_fahad(df): 
    ids = list(df['id']) 
    range_of_ids = range(len(ids)) 

    def score_calculation(s_id1,s_id2): 
        s1 = set(list(df.loc[df['id'] == ids[s_id1]]['list_of_value'])[0]) 
        s2 = set(list(df.loc[df['id'] == ids[s_id2]]['list_of_value'])[0]) 
        # Resultant calculation s1&s2 
        return round(len(s1&s2)/len(s1) , 2) 

    dic = {indexQFID:  [score_calculation(indexQFID,ind) for ind in range_of_ids] for indexQFID in range_of_ids} 
    return pd.DataFrame(dic) 

# Stopped manually after running for more than 10 minutes.

原始帖子以及解决方案详细信息

可以pandas通过自联接来实现。

正如其他答案所指出的那样，第一步是将数据打包成更长的格式。

explode_df = df.set_index('id').list_of_value.explode().reset_index()
explode_df = explode_df.rename(columns={'list_of_value': 'value'})
explode_df
#     id value
# 0    0     a
# 1    0     b
# 2    0     c
# 3    1     d
# 4    1     b
# ...

从该表可以计算每个ID的计数。

denom_df = explode_df.groupby('id').size().reset_index(name='denom')
denom_df
#    id  denom
# 0   0      3
# 1   1      3
# 2   2      3
# 3   3      3

然后是自联接，发生在value列上。这会为每个相交值将ID配对一次，因此可以对配对的ID进行计数以获得相交的大小。

numer_df = explode_df.merge(explode_df, on='value', suffixes=['', '_y'])
numer_df = numer_df.groupby(['id', 'id_y']).size().reset_index(name='numer')
numer_df
#     id  id_y  numer
# 0    0     0      3
# 1    0     1      2
# 2    0     2      3
# 3    0     3      3
# 4    1     0      2
# 5    1     1      3
# ...

然后可以将这两个合并，并计算分数。

calc_df = numer_df.merge(denom_df, on='id')
calc_df['score'] = calc_df['numer'] / calc_df['denom']
calc_df
#     id  id_y  numer  denom     score
# 0    0     0      3      3  1.000000
# 1    0     1      2      3  0.666667
# 2    0     2      3      3  1.000000
# 3    0     3      3      3  1.000000
# 4    1     0      2      3  0.666667
# 5    1     1      3      3  1.000000
# ...

如果您喜欢矩阵形式，可以使用pivot。如果数据稀疏，这将是一个更大的表示。

calc_df.pivot('id', 'id_y', 'score').fillna(0)
# id_y         0         1         2         3
# id                                          
# 0     1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
# 1     0.666667  1.000000  0.666667  0.666667
# 2     1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
# 3     1.000000  0.666667  1.000000  1.000000

该解决方案将有效处理任何大小的数据以及您list所说str或不说的任何类型的值int，并且还会处理重复的值（如果有）。

# dummy data
df = pd.DataFrame({'id': [0, 1, 2, 3], 'list_of_value': [['a','b','c'],['d','b','c'], ['a','b','c'], ['a','b','c']]})
# calculating the target values using list comprehension
vals = [[len(set(val1) & set(val2)) / len(val1) for val2 in df['list_of_value']] for val1 in df['list_of_value']]
# new resultant Dataframe
df =  pd.DataFrame(columns=df['id'], data=vals)

在这种情况下，List理解的性能更好，因为它不需要加载列表的append属性并在每次迭代时都将其作为函数调用。换句话说，一般而言，列表理解的执行速度更快，因为挂起和恢复一个函数的框架，或者在其他情况下，多个函数比按需创建列表要慢。

由于创建和扩展列表的开销很大，因此使用列表推导代替不构建列表的循环，无意义地累积无意义的值列表然后将其丢弃的方法通常会较慢。

结果：

id         0         1         2         3
0   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
1   0.666667  1.000000  0.666667  0.666667
2   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
3   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000

执行时间处理时间：

import timeit

def function():
    df = pd.DataFrame({'id': [0, 1, 2, 3], 'list_of_value': [['a','b','c'],['d','b','c'], ['a','b','c'], ['a','b','c']]})
    vals = [[len(set(val1) & set(val2)) / len(val1) for val2 in df['list_of_value']] for val1 in df['list_of_value']]
    df =  pd.DataFrame(columns=df['id'], data=vals)

print(timeit.timeit(f'{function()}', number=1000000))
# 0.010986731999999999

您可以将列表转换为集合，然后使用相交功能检查重叠：

（仅根据您的要求使用一个套用功能：-)）

(
    df.assign(s = df.list_of_value.apply(set))
    .pipe(lambda x: pd.DataFrame([[len(e&f)/len(e) for f in x.s] for e in x.s]))
)

    0           1           2           3
0   1.000000    0.666667    1.000000    1.000000
1   0.666667    1.000000    0.666667    0.666667
2   1.000000    0.666667    1.000000    1.000000
3   1.000000    0.666667    1.000000    1.000000

我会使用product所有组合。然后，我们可以通过numpy.isin和进行检查numpy.mean：

from itertools import product
l = len(df)
new_df = pd.DataFrame(data = np.array(list(map(lambda arr: np.isin(*arr),
                                                product(df['list_of_value'],
                                                        repeat=2))))
                               .mean(axis=1).reshape(l,-1),
                      index = df['id'],
                      columns=df['id'])

id         0         1         2         3
id                                        
0   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
1   0.666667  1.000000  0.666667  0.666667
2   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
3   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000

时间样本

%%timeit
l = len(df)
new_df = pd.DataFrame(data = np.array(list(map(lambda arr: np.isin(*arr),
                                                product(df['list_of_value'],
                                                        repeat=2))))
                               .mean(axis=1).reshape(l,-1),
                      index = df['id'],
                      columns=df['id'])
594 µs ± 5.05 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

应该很快，还要考虑列表中的重复项

... import itertools
... from collections import Counter
... a=df.list_of_value.tolist()
... l=np.array([len(Counter(x[0]) & Counter(x[1]))for x in [*itertools.product(a,a)]]).reshape(len(df),-1)
... out=pd.DataFrame(l/df.list_of_value.str.len().values[:,None],index=df.id,columns=df.id)
... 
out
id         0         1         2         3
id                                        
0   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
1   0.666667  1.000000  0.666667  0.666667
2   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
3   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000

是! 我们在此寻找笛卡尔积，该答案给出了该积。这可以achived 没有一个for循环或列表解析

让我们向数据框添加一个新的重复值df，使其看起来像这样：

df['key'] = np.repeat(1, df.shape[0])
df

  list_of_values  key
0      [a, b, c]    1
1      [d, b, c]    1
2      [a, b, c]    1
3      [a, b, c]    1

下一步与自身合并

merged = pd.merge(df, df, on='key')[['list_of_values_x', 'list_of_values_y']]

合并后的框架如下所示：

   list_of_values_x list_of_values_y
0         [a, b, c]        [a, b, c]
1         [a, b, c]        [d, b, c]
2         [a, b, c]        [a, b, c]
3         [a, b, c]        [a, b, c]
4         [d, b, c]        [a, b, c]
5         [d, b, c]        [d, b, c]
6         [d, b, c]        [a, b, c]
7         [d, b, c]        [a, b, c]
8         [a, b, c]        [a, b, c]
9         [a, b, c]        [d, b, c]
10        [a, b, c]        [a, b, c]
11        [a, b, c]        [a, b, c]
12        [a, b, c]        [a, b, c]
13        [a, b, c]        [d, b, c]
14        [a, b, c]        [a, b, c]
15        [a, b, c]        [a, b, c]

然后我们使用 axis=1

values = merged.apply(lambda x: np.intersect1d(x[0], x[1]).shape[0] / len(x[1]), axis=1)

重塑形状以获取所需格式的值

values.values.reshape(4, 4)
array([[1.        , 0.66666667, 1.        , 1.        ],
       [0.66666667, 1.        , 0.66666667, 0.66666667],
       [1.        , 0.66666667, 1.        , 1.        ],
       [1.        , 0.66666667, 1.        , 1.        ]])

希望这可以帮助 ：）