转换熊猫关联到列

我有一个数据集，我按项目分组（例如“小部件”），然后运行关联。结果给出了每个小部件的矩阵，但是由于我有大量的矩阵，所以很难读取任何导出的CSV。转换熊猫关联到列

是否有一种简单的方法将矩阵转换为表示“列vs列”值的列？这进一步混淆了一些事实，即进入关联的一些列绝对不相关。

我试过Pandas Correlation Groupby的答案，但它保留列作为额外的索引（至少我认为这是正确的术语，因为我是熊猫新手）。

实例相关（与由数字）：

+--------------------------------------+ 
| 1   Name Color Material MTTF | 
+--------------------------------------+ 
| Name   1 0.2  0.4 0.01 | 
| Color  0.2  1  0.03 0.08 | 
| Material 0.4 0.3  1 0.75 | 
| MTTF  0.01 0.08  0.75 1 | 
+--------------------------------------+ 
| 2   Name Color Material MTTF | 
+--------------------------------------+ 
| ...  Name Color Material MTTF | 
+--------------------------------------+

我想什么CSV输出会像下面的（请注意我已经删除列，其中的相关性没有意义）：

+-------------------------------------------+ 
|  Material vs Color Material vs MTTF | 
+-------------------------------------------+ 
| 1    0.03    0.75 | 
| 2    0.15    0.80 | 
| ...          | 
+-------------------------------------------+

来源

2015-12-03 user1601333

目前尚不清楚哪些列是相关的。但是，您可以按照以下方式将相关矩阵平坦化：

# Generate random data. 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3), columns=list('ABC')) 

# Create correlation matrix 
corr_matrix = df.corr() 
>>> corr_matrix 
      A   B   C 
A 1.000000 0.052204 -0.442129 
B 0.052204 1.000000 0.187938 
C -0.442129 0.187938 1.000000 

# Flatten correlation matrix. 
flat_cm = corr_matrix.stack().reset_index() 
flat_cm['A_vs_B'] = flat_cm.level_0 + '_' + flat_cm.level_1 
flat_cm.columns = ['A', 'B', 'correlation', 'A_vs_B']  
flat_cm = flat_cm.loc[flat_cm.correlation < 1, ['A_vs_B', 'correlation']] 
>>> flat_cm 
    A_vs_B correlation 
1 A_B -0.202226 
2 A_C -0.103136 
3 B_A -0.202226 
5 B_C  0.198216 
6 C_A -0.103136 
7 C_B  0.198216

来源

2015-12-04 00:11:39 Alexander

这使我获得了一部分。我的最终目标仍然是重新安排它，以便得到像“A vs B”和“B vs C”这样的重新命名的列。下面的工作，但它似乎很多slashing并放回到一起，所以我不知道是否有更好的方法： ''' 'col1 = corr_list [（corr_list [“level_1”] =='A' ）＆（corr_list [“level_2”] =='B'）]。rename（columns = {0：“A_vs_B”}）' col1 = col1.filter（[“Widget Num”，“A_vs_B”]） ' col2 = corr_list [（corr_list [“level_1”] =='B'）＆（corr_list [“level_2”] =='C'）]。rename（columns = {0：“B_vs_C”}）' 'col2 = col2.filter（[“Widget Num”，“B_vs_C”]）' 'pd.merge（col1，col2 ...）' – user1601333

请参阅上面的编辑。 – Alexander

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