Python pandas 函数应用于所有行的成对组合

Question

我正在尝试运行 pandas 数据帧中所有成对行组合的函数（相关性）：

stats = dict()
for l in itertools.combinations(dat.index.tolist(),2):
    stats[l] = pearsonr(dat.loc[l[0],:], dat.loc[l[1],:]) # stores (r, p)

当然这很慢，我想知道如何通过使用 apply() 之类的东西或其他方式来做同样的事情。

注意：我知道我可以直接找到数据帧与 pandas corr() 函数的相关性，但它不会 return 关联的 p 值（我需要用于过滤目的）

Answer 1

这应该可以加快您的速度。定义一个函数 Pearson，修改自 Primer 的 link:

中的文档

def Pearson(r, n=len(dat)):
    r = max(min(r, 1.0), -1.0)
    df = n - 2
    if abs(r) == 1.0:
        prob = 0.0
    else:
        t_squared = r**2 * (df / ((1.0 - r) * (1.0 + r)))
        prob = betai(0.5*df, 0.5, df/(df+t_squared))

    return (r,prob)

使用 applymap 对 dat.corr 进行逐元素运算。您正在将相关系数 r 传递给 Pearson:

np.random.seed(10)
dat = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5))
dat[0] = np.arange(5) # seed two correlated cols
dat[1] = np.arange(5) # ^^^

dat.corr().applymap(Pearson)

    0   1   2   3   4
0   (1.0, 0.0)  (1.0, 0.0)  (0.713010395675, 0.176397305541)    (0.971681374885, 0.00569624513678)  (0.0188249871501, 0.97603269768)
1   (1.0, 0.0)  (1.0, 0.0)  (0.713010395675, 0.176397305541)    (0.971681374885, 0.00569624513678)  (0.0188249871501, 0.97603269768)
2   (0.713010395675, 0.176397305541)    (0.713010395675, 0.176397305541)    (1.0, 0.0)  (0.549623945218, 0.337230071385)    (-0.280514871109, 0.647578381153)
3   (0.971681374885, 0.00569624513678)  (0.971681374885, 0.00569624513678)  (0.549623945218, 0.337230071385)    (1.0, 0.0)  (0.176622737448, 0.77629170593)
4   (0.0188249871501, 0.97603269768)    (0.0188249871501, 0.97603269768)    (-0.280514871109, 0.647578381153)   (0.176622737448, 0.77629170593)     (1.0, 0.0)

当 dat 很大时，您确实看到使用此方法加速，但由于元素操作，它仍然很慢。

np.random.seed(10)
dat = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 100))

%%timeit
dat.corr().applymap(Pearson)

10 loops, best of 3: 118 ms per loop

%%timeit
stats = dict()

for l in combinations(dat.index.tolist(),2):
    stats[l] = pearsonr(dat.loc[l[0],:], dat.loc[l[1],:])

1 loops, best of 3: 1.56 s per loop

Python pandas 函数应用于所有行的成对组合

Python pandas function applied to all pairwise combinations of rows

python

apply

correlation

pandas