生成元素之间的依赖关系矩阵

Question

我必须建立一个数据帧元素之间的依赖矩阵。列's‘中的每个元素都有一个不同节点(从1到70)和相应时间(列't')的列表。任务是找出所有节点之间的所有依赖关系，并将时间值的总和放入表中。

例如: node sa1与以下节点连接: sa2、sa3(0行)、sa3(1行)、sa5、sa9(3行)

对于节点sa2、sa5、sa9 with，可以直接使用列't‘中的值，因为它们只出现一次。节点3存在于两行中，因此我们添加't‘值。

我试图用许多for循环来解决它，而且我有时间问题，处理它花费了大约50分钟的数据，所以需要一些提示如何为分析准备数据。

正如我刚刚注意到的，只需要计算主对角线上面的元素，主对角线将是NaN，而主对角线以下的元素只是镜像。

下面是我的输入示例

         s           t 

 0  sa1,sa2,sa3     10
 1  sa1,sa3         20
 2  sa1,sa5,sa9     123

这是生成上面所示表格的代码

sas = pd.Series(['sa1,sa2,sa3', 'sa1,sa3', 'sa1,sa5,sa9'], name='s')
times = pd.Series([10, 20, 123], name='t')
df = pd.concat([sas, times], axis=1)

我希望得到下面的表格

    sa1    sa2    sa3    sa4    sa5    ...    sa9  
sa1  -     10      30           123           123
sa2  10     -
sa3  30              - 
sa4                       -
sa5 123                          -
...                                     -
sa9 123                                        -

Answer 1

使用dot很容易实现

s=df.s.str.get_dummies(',')
s=s.mul(df.t,0).T.dot(s)
s.values[[np.arange(s.shape[0])]*2] = 0
s
Out[104]: 
     sa1  sa2  sa3  sa5  sa9
sa1    0   10   30  123  123
sa2   10    0   10    0    0
sa3   30   10    0    0    0
sa5  123    0    0    0  123
sa9  123    0    0  123    0