创建共现矩阵

Question

   | 0                 | 1                 | 2                 | 3

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|0  | (-1.774, 1.145]   | (-3.21, 0.533]    |(0.0166, 2.007]    | (2.0, 3.997]

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|1  | (-1.774, 1.145]   | (-3.21, 0.533]    | (2.007, 3.993]    | (2.0, 3.997]

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我正在尝试创建一个像上面这样的数据集的共现矩阵，它有 800 条记录和 12 个分类变量。我正在尝试创建从每个变量到其他变量的每个类别的每个类别的共现矩阵

Answer 1

OneHotEncoder()您可以使用和以直接的方式执行此操作np.dot()将数据框中的每个元素转换为字符串使用单热编码器通过分类元素的唯一词汇表将数据帧转换为单热与自身进行点积以计算共现使用同现矩阵和feature_names一个热编码器重新创建数据帧#assuming this is your dataset                 0               1                2             30  (-1.774, 1.145]  (-3.21, 0.533]  (0.0166, 2.007]  (2.0, 3.997]1  (-1.774, 1.145]  (-3.21, 0.533]   (2.007, 3.993]  (2.0, 3.997]from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderdf = df.astype(str) #turn each element to string#get one hot representation of the dataframel = OneHotEncoder() data = l.fit_transform(df.values)#get co-occurance matrix using a dot productco_occurance = np.dot(data.T, data)#get vocab (columns and indexes) for co-occuance matrix#get_feature_names() has a weird suffix which I am removing for better readibility herevocab = [i[3:] for i in l.get_feature_names()]#create co-occurance matrixddf = pd.DataFrame(co_occurance.todense(), columns=vocab, index=vocab)print(ddf)                 (-1.774, 1.145]  (-3.21, 0.533]  (0.0166, 2.007]  \(-1.774, 1.145]              2.0             2.0              1.0   (-3.21, 0.533]               2.0             2.0              1.0   (0.0166, 2.007]              1.0             1.0              1.0   (2.007, 3.993]               1.0             1.0              0.0   (2.0, 3.997]                 2.0             2.0              1.0                    (2.007, 3.993]  (2.0, 3.997]  (-1.774, 1.145]             1.0           2.0  (-3.21, 0.533]              1.0           2.0  (0.0166, 2.007]             0.0           1.0  (2.007, 3.993]              1.0           1.0  (2.0, 3.997]                1.0           2.0  正如您可以从上面的输出中验证的那样，它正是共现矩阵应该是什么。这种方法的优点是您可以使用transform单热编码器对象的方法对其进行缩放，并且大部分处理都发生在稀疏矩阵中，直到创建数据帧的最后一步，以提高内存效率。

Answer 2

假设您的数据位于数据框 df 中。然后，您可以在数据帧上执行 2 个循环，并在数据帧的每一行上执行两个循环，如下所示：from collections import defaultdictco_occrence = defaultdict(int)    for index, row in df.iterrows():     for index2, row2 in df.iloc[index + 1:].iterrows():        for row_index, feature in enumerate(row):            for feature2 in row2[row_index + 1:]:              co_occrence[feature, feature2] += 1