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我正在使用pandasPython 中非常可爱的库做一些矩阵代数。由于能够命名行和列，我非常喜欢使用 Series 和 Dataframe 对象。

但是有没有一种巧妙的方法可以在保持行/列名称的同时对系列进行对角化？

考虑这个最小的工作示例：

>>> import pandas as pd
>>> s = pd.Series(randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
>>> s
a    0.137477
b   -0.606762
c    0.085030
d   -0.571760
e   -0.475104
dtype: float64

现在，我可以这样做：

>>> import numpy as np
>>> np.diag(s)
array([[ 0.13747693,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        , -0.60676226,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.08502993,  0.        ,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        , -0.57176048,  0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        , -0.47510435]])

但我很想找到一种方法来生成如下所示的 Dataframe：

          a         b        c        d         e
0  0.137477  0.000000  0.00000  0.00000  0.000000
1  0.000000 -0.606762  0.00000  0.00000  0.000000
2  0.000000  0.000000  0.08503  0.00000  0.000000
3  0.000000  0.000000  0.00000 -0.57176  0.000000
4  0.000000  0.000000  0.00000  0.00000 -0.475104

或者甚至（这会更好！）：

          a         b        c        d         e
a  0.137477  0.000000  0.00000  0.00000  0.000000
b  0.000000 -0.606762  0.00000  0.00000  0.000000
c  0.000000  0.000000  0.08503  0.00000  0.000000
d  0.000000  0.000000  0.00000 -0.57176  0.000000
e  0.000000  0.000000  0.00000  0.00000 -0.475104

这会很棒，因为这样我就可以进行矩阵运算，例如：

>>> S.dot(s)
a    0.018900
c    0.368160
b    0.007230
e    0.326910
d    0.225724
dtype: float64

并保留名称。

非常感谢，一如既往。抢

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1 回答 1

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这个怎么样..

In [107]: pd.DataFrame(np.diag(s),index=s.index,columns=s.index)
Out[107]: 
          a         b         c         d         e
a  0.630529  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000
b  0.000000  0.360884  0.000000  0.000000  0.000000
c  0.000000  0.000000  0.345719  0.000000  0.000000
d  0.000000  0.000000  0.000000  0.796625  0.000000
e  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 -0.176848
于 2013-07-01T16:21:40.913 回答