为熊猫中的所有列生成列矩阵

Question

我有一个由6列组成的数据框。生成矩阵的最快方法是什么，该矩阵具有以下功能：

步骤1）col1*col1a， col2*col2a， col3*col3a， col4*col4a

步骤2）col_new=（col1*col1a）-col2*col2a）/（col1a-col2a）

使用for循环是选择之一——但是有什么方法可以更快地实现这一点。

import pandas as pd
df=pd.DataFrame()
df['col1']=[100,200,300,400,500]
df['col1a']=[6,71,8,90,10]
df['col2']=[600,700,800,1900,100]
df['col2a']=[6,17,8,9,10]
df['col3']=[100,220,300,440,500]
df['col3a']=[1,22,3,44,5]

df[1x2]=(df['col1']*df['col1a']-df['col2']*df['col2a'])/(df['col1a']-df['col2a'])

我需要有1x3,1x4,1x5,2x3,2x4等等的列组合...

Answer 1

很明显，我的第一个答案只与原来的问题相匹配：以下是更新问题的答案：

from itertools import combinations
from functools import partial

primary_columns = df.columns[~df.columns.str.endswith("a")]

combs = combinations(primary_columns, 2)

def column_comparison(first, second, df):
    return  (df[first]*df[first+"a"]-df[second]*df[second+"a"])/(df[first+"a"] - df[second+"a"])

dct = {'{first}X{second}'.format(first=comb[0].lstrip("col"), second=comb[1].lstrip("col")): 
       partial(column_comparison, comb[0], comb[1]) for comb in combs}

因此，我们创建了一个字典，其中包含所需列的名称和正确的函数。

现在我们可以利用分配

df.assign(**dct)

取得

   col1  col1a  col2  col2a  col3  col3a         1X2         1X3          2X3
0   100      6   600      6   100      1        -inf  100.000000   700.000000
1   200     71   700     17   220     22   42.592593  191.020408 -1412.000000
2   300      8   800      8   300      3        -inf  300.000000  1100.000000
3   400     90  1900      9   440     44  233.333333  361.739130    64.571429
4   500     10   100     10   500      5         inf  500.000000  -300.000000 

在以前的版本中，我在这里使用了lambda，但这不起作用-请查看这里的解释。我是在使用partial找到解决方案后才意识到这一点的。

Answer 2

以下是我将如何处理它：

def new_col(df, col1, col2):
    """
    Add a new column, modifying the dataframe inplace.

    col1: int
        column counter in the first column name
    col2: int
        column counter in the second column name
    """
    nr = (
        df.loc[:, f"col{col1}"] * df.loc[:, f"col{col1}a"]
        - df.loc[:, f"col{col2}"] * df.loc[:, f"col{col2}a"]
    )
    dr = df.loc[:, f"col{col1}a"] - df.loc[:, f"col{col2}a"]

    df.loc[:, f"col{col1}X{col2}"] = nr / dr

我将使用所需的列组合调用此函数。例如。

new_col(df, 1, 2)

输出：

调用不能从循环中发出。