熊猫：如何将单热编码数据帧转换为邻接矩阵？

I have a data frame df, of the form:

我有一个数据框df,形式如下:

      Col1   Col2    Col3   
0      0       1       0
1      1       1       0
2      0       1       1
3      1       1       0

I need a new df of the form:

我需要一个新形式的df:

        Col1    Col2    Col3
Col1      0       2       0    
Col2      2       0       1
Col3      0       1       0

Basically the values represent the co-occurrences of two given columns for all rows.

基本上,这些值表示所有行的两个给定列的共现。

How do I go about this?

我该怎么做?

1 个解决方案

#1

Simply leverage matrix-multiplication there -

只需利用矩阵乘法 -

In [21]: df_out = df.T.dot(df)

In [22]: np.fill_diagonal(df_out.values, 0)

In [23]: df_out
Out[23]: 
      Col1  Col2  Col3
Col1     0     2     0
Col2     2     0     1
Col3     0     1     0