Dataframe Reihe mit Matrix mutiplizieren

[Finn_h]

Hallo,

ich möchte eine pandas Dataframe Zeile mit einer Matrix multiplizieren. Die Matrix ergibt sich aber aus Teilen des Dataframes.

Über eine - wahrscheinlich umständliche - for-Schleife löse ich das Problem zwar, aber ich vermute es gibt eine deutlich schlankere Variante.

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df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3, 4],
                   "B": [5, 6, 7, 8],
                   "C": [9, 10, 11, 12],
                   "D": [1, 1, 1, 1]})

l = list()
for index, row in df.iterrows():
    l.append(df.loc[index].dot(np.array([[np.sin(df["A"].loc[index]), 0, 0, 0],
                                         [0, np.sign(df["B"].loc[index]), 0, 0],
                                         [0, 0, np.sign(df["C"].loc[index]), 0],
                                         [0, 0, 0, np.tan(df["C"].loc[index])]])))

df[["U", "V", "W", "X"]] = l
print(df)

Danke für die Hilfe.

[Sirius3]

Du hast keine Matrix-Operation, sondern 4 simple mathematische Operationen, die jeweils nur auf eine Spalte wirken:

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df["U"] = np.sin(df["A"]) * df["A"]
df["V"] = abs(df["B"])
df["W"] = abs(df["C"])
df["X"] = np.tan(df["C"]) * df["D"]

[Finn_h]

Danke für die Antwort.

In dem Fall hast du Recht, weil nur auf der Hauptdiagonalen Werte stehen, sind es einfach mathematische Operationen. Wie sieht aber aus, wenn die Nullen mit ähnlichen Werten gefüllt sind?

[Finn_h]

Falls jemand nochmal über dieses Thread stolpert. Ich habe die gleiche Frage auf Stackoverflow gestellt.
Hier der entsprechende Link:
https://stackoverflow.com/questions/728 ... 6#72887696

[Sirius3]

@Finn_h: natürlich, wenn Du plötzlich mit ganz anderen Aufgaben kommst, sieht die Lösung auch anders aus.
Erster Schritt ist es, eine große Matrix mit allen Werten zu erzeugen, und diese dann richtig zu multiplizieren:

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df = pd.DataFrame({
    "A": [1, 2, 3, 4, 6],
    "B": [5, 6, 7, 8, 7],
    "C": [9, 10, 11, 12, 8],
    "D": [1, 1, 1, 1, 1]
})

zeros = np.zeros_like(df["A"])
matrix = np.array([[np.sin(df["A"]), zeros, zeros, np.sin(df["A"])],
                   [zeros, np.sign(df["B"]), zeros, np.abs(df["C"])],
                   [np.sign(df["C"]), zeros, np.sign(df["C"]), zeros],
                   [zeros + 1, zeros + 2, zeros, np.tan(df["C"])]])
result = np.einsum('ij,jki->ik', df[["A", "B", "C", "D"]], matrix)