1列のパンダからNxN行列を作成する

各行にリスト値があるデータフレームがあります。

id     list_of_value
0      ['a','b','c']
1      ['d','b','c']
2      ['a','b','c']
3      ['a','b','c']

1つの行と他のすべての行に対してスコアを計算する必要があります

たとえば：

Step 1: Take value of id 0: ['a','b','c'],
Step 2: find the intersection between id 0 and id 1 , 
        resultant = ['b','c']
Step 3: Score Calculation => resultant.size / id.size

すべてのIDについて、ID 0とID 1,2,3の間でステップ2,3を繰り返します。

N x Nデータフレームを作成します。このような：

-  0  1    2  3
0  1  0.6  1  1
1  1  1    1  1 
2  1  1    1  1
3  1  1    1  1

現在、私のコードにはforループが1つだけあります。

def scoreCalc(x,queryTData):
    #mathematical calculation
    commonTData = np.intersect1d(np.array(x),queryTData)
    return commonTData.size/queryTData.size

ids = list(df['feed_id'])
dfSim = pd.DataFrame()

for indexQFID in range(len(ids)):
    queryTData = np.array(df.loc[df['id'] == ids[indexQFID]]['list_of_value'].values.tolist())

    dfSim[segmentDfFeedIds[indexQFID]] = segmentDf['list_of_value'].apply(scoreCalc,args=(queryTData,))

これを行うより良い方法はありますか？forループ反復を実行する代わりに、適用関数を1つだけ記述できますか？もっと速くできますか？

データが大きすぎない場合は、を使用get_dummiesして値をエンコードし、行列の乗算を実行できます。

s = pd.get_dummies(df.list_of_value.explode()).sum(level=0)
s.dot(s.T).div(s.sum(1))

出力：

          0         1         2         3
0  1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
1  0.666667  1.000000  0.666667  0.666667
2  1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
3  1.000000  0.666667  1.000000  1.000000

更新：コードの簡単な説明を次に示します。主なアイデアは、指定されたリストをワンホットエンコードに変換することです。

   a  b  c  d
0  1  1  1  0
1  0  1  1  1
2  1  1  1  0
3  1  1  1  0

我々はそれを持っていたら、二列の交点の大きさは、言う、0そして1文字は、それが表され場合に限り、両方の行に属しているため、ちょうど彼らの内積である1両方インチ

それを念頭に置いて、最初の使用

df.list_of_value.explode()

各セルをシリーズに変換し、それらすべてのシリーズを連結します。出力：

0    a
0    b
0    c
1    d
1    b
1    c
2    a
2    b
2    c
3    a
3    b
3    c
Name: list_of_value, dtype: object

次に、pd.get_dummiesそのシリーズを使用して、ワンホットエンコードされたデータフレームに変換します。

   a  b  c  d
0  1  0  0  0
0  0  1  0  0
0  0  0  1  0
1  0  0  0  1
1  0  1  0  0
1  0  0  1  0
2  1  0  0  0
2  0  1  0  0
2  0  0  1  0
3  1  0  0  0
3  0  1  0  0
3  0  0  1  0

ご覧のとおり、各値には独自の行があります。同じ元の行に属するものを1つの行に結合したいので、元のインデックスでそれらを合計できます。したがって

s = pd.get_dummies(df.list_of_value.explode()).sum(level=0)

必要なバイナリエンコードされたデータフレームを提供します。次の行

s.dot(s.T).div(s.sum(1))

ロジックと同じです。s.dot(s.T)ドット積を行で計算し、.div(s.sum(1))カウントを行で割ります。

これを試して

range_of_ids = range(len(ids))

def score_calculation(s_id1,s_id2):
    s1 = set(list(df.loc[df['id'] == ids[s_id1]]['list_of_value'])[0])
    s2 = set(list(df.loc[df['id'] == ids[s_id2]]['list_of_value'])[0])
    # Resultant calculation s1&s2
    return round(len(s1&s2)/len(s1) , 2)


dic = {indexQFID:  [score_calculation(indexQFID,ind) for ind in range_of_ids] for indexQFID in range_of_ids}
dfSim = pd.DataFrame(dic)
print(dfSim)

出力

     0        1      2       3
0   1.00    0.67    1.00    1.00
1   0.67    1.00    0.67    0.67
2   1.00    0.67    1.00    1.00
3   1.00    0.67    1.00    1.00

次のようにすることもできます

dic = {indexQFID:  [round(len(set(s1)&set(s2))/len(s1) , 2) for s2 in df['list_of_value']] for indexQFID,s1 in zip(df['id'],df['list_of_value']) }
dfSim = pd.DataFrame(dic)
print(dfSim)

セットのリストでネストされたリスト内包表記を使用しs_listます。リスト内包内で、intersection操作を使用して重複をチェックし、各結果の長さを取得します。最後に、データフレームを作成し、それを各リストの長さで割ります。df.list_of_value

s_list =  df.list_of_value.map(set)
overlap = [[len(s1 & s) for s1 in s_list] for s in s_list]

df_final = pd.DataFrame(overlap) / df.list_of_value.str.len().to_numpy()[:,None]

Out[76]:
          0         1         2         3
0  1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
1  0.666667  1.000000  0.666667  0.666667
2  1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
3  1.000000  0.666667  1.000000  1.000000

各リストに重複する値がある場合は、のcollections.Counter代わりに使用する必要がありますset。サンプルデータをid = 0 ['a','a','c']とid = 1に変更しました['d','b','a']

sample df:
id     list_of_value
0      ['a','a','c'] #changed
1      ['d','b','a'] #changed
2      ['a','b','c']
3      ['a','b','c']

from collections import Counter

c_list =  df.list_of_value.map(Counter)
c_overlap = [[sum((c1 & c).values()) for c1 in c_list] for c in c_list]

df_final = pd.DataFrame(c_overlap) / df.list_of_value.str.len().to_numpy()[:,None]


 Out[208]:
          0         1         2         3
0  1.000000  0.333333  0.666667  0.666667
1  0.333333  1.000000  0.666667  0.666667
2  0.666667  0.666667  1.000000  1.000000
3  0.666667  0.666667  1.000000  1.000000

更新しました

多数の候補ソリューションが提案されているので、タイミング解析を行うのは良い考えのようです。OPからの要求に応じて、12k行のランダムデータを生成しました。1セットあたり3つの要素を維持しますが、セットの入力に使用できるアルファベットのサイズを拡張します。これは、実際のデータと一致するように調整できます。

テストまたは更新したいソリューションがあるかどうかをお知らせください。

セットアップ

import pandas as pd
import random

ALPHABET = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'

def random_letters(n, n_letters=52):
    return random.sample(ALPHABET[:n_letters], n)

# Create 12k rows to test scaling.
df = pd.DataFrame([{'id': i, 'list_of_value': random_letters(3)} for i in range(12000)])

現在の勝者

def method_quang(df): 
    s = pd.get_dummies(df.list_of_value.explode()).sum(level=0) 
    return s.dot(s.T).div(s.sum(1)) 

%time method_quang(df)                                                                                                                                                                                                               
# CPU times: user 10.5 s, sys: 828 ms, total: 11.3 s
# Wall time: 11.3 s
# ...
# [12000 rows x 12000 columns]

候補者

def method_mcskinner(df):
    explode_df = df.set_index('id').list_of_value.explode().reset_index() 
    explode_df = explode_df.rename(columns={'list_of_value': 'value'}) 
    denom_df = explode_df.groupby('id').size().reset_index(name='denom') 
    numer_df = explode_df.merge(explode_df, on='value', suffixes=['', '_y']) 
    numer_df = numer_df.groupby(['id', 'id_y']).size().reset_index(name='numer') 
    calc_df = numer_df.merge(denom_df, on='id') 
    calc_df['score'] = calc_df['numer'] / calc_df['denom'] 
    return calc_df.pivot('id', 'id_y', 'score').fillna(0) 

%time method_mcskinner(df)
# CPU times: user 29.2 s, sys: 9.66 s, total: 38.9 s
# Wall time: 29.6 s
# ...
# [12000 rows x 12000 columns]

def method_rishab(df): 
    vals = [[len(set(val1) & set(val2)) / len(val1) for val2 in df['list_of_value']] for val1 in df['list_of_value']]
    return pd.DataFrame(columns=df['id'], data=vals)

%time method_rishab(df)                                                                                                                                                                                                              
# CPU times: user 2min 12s, sys: 4.64 s, total: 2min 17s
# Wall time: 2min 18s
# ...
# [12000 rows x 12000 columns]

def method_fahad(df): 
    ids = list(df['id']) 
    range_of_ids = range(len(ids)) 

    def score_calculation(s_id1,s_id2): 
        s1 = set(list(df.loc[df['id'] == ids[s_id1]]['list_of_value'])[0]) 
        s2 = set(list(df.loc[df['id'] == ids[s_id2]]['list_of_value'])[0]) 
        # Resultant calculation s1&s2 
        return round(len(s1&s2)/len(s1) , 2) 

    dic = {indexQFID:  [score_calculation(indexQFID,ind) for ind in range_of_ids] for indexQFID in range_of_ids} 
    return pd.DataFrame(dic) 

# Stopped manually after running for more than 10 minutes.

ソリューションの詳細を含む元の投稿

これをpandas自己結合で行うことができます。

他の回答で指摘されているように、最初のステップは、データをより長い形式にアンパックすることです。

explode_df = df.set_index('id').list_of_value.explode().reset_index()
explode_df = explode_df.rename(columns={'list_of_value': 'value'})
explode_df
#     id value
# 0    0     a
# 1    0     b
# 2    0     c
# 3    1     d
# 4    1     b
# ...

この表から、IDごとのカウントを計算することができます。

denom_df = explode_df.groupby('id').size().reset_index(name='denom')
denom_df
#    id  denom
# 0   0      3
# 1   1      3
# 2   2      3
# 3   3      3

次に、value列で発生する自己結合が発生します。これにより、交差する値ごとにIDが1対になるため、ペアになったIDをカウントして交差サイズを取得できます。

numer_df = explode_df.merge(explode_df, on='value', suffixes=['', '_y'])
numer_df = numer_df.groupby(['id', 'id_y']).size().reset_index(name='numer')
numer_df
#     id  id_y  numer
# 0    0     0      3
# 1    0     1      2
# 2    0     2      3
# 3    0     3      3
# 4    1     0      2
# 5    1     1      3
# ...

これら2つをマージして、スコアを計算できます。

calc_df = numer_df.merge(denom_df, on='id')
calc_df['score'] = calc_df['numer'] / calc_df['denom']
calc_df
#     id  id_y  numer  denom     score
# 0    0     0      3      3  1.000000
# 1    0     1      2      3  0.666667
# 2    0     2      3      3  1.000000
# 3    0     3      3      3  1.000000
# 4    1     0      2      3  0.666667
# 5    1     1      3      3  1.000000
# ...

マトリックス形式を使用する場合は、で可能pivotです。データがスパースの場合、これははるかに大きな表現になります。

calc_df.pivot('id', 'id_y', 'score').fillna(0)
# id_y         0         1         2         3
# id                                          
# 0     1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
# 1     0.666667  1.000000  0.666667  0.666667
# 2     1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
# 3     1.000000  0.666667  1.000000  1.000000

このソリューションは、データの任意のサイズや、あなたの中の値の任意の種類で効率的に動作するlistと言うのstrか、intいかなる場合も、繰り返し値の世話をし、またはそうでなければ。

# dummy data
df = pd.DataFrame({'id': [0, 1, 2, 3], 'list_of_value': [['a','b','c'],['d','b','c'], ['a','b','c'], ['a','b','c']]})
# calculating the target values using list comprehension
vals = [[len(set(val1) & set(val2)) / len(val1) for val2 in df['list_of_value']] for val1 in df['list_of_value']]
# new resultant Dataframe
df =  pd.DataFrame(columns=df['id'], data=vals)

この場合、リスト内包は、リストの追加属性をロードして各反復で関数として呼び出す必要がないため、パフォーマンスが向上します。言い換えると、一般に、関数のフレームの一時停止と再開、または他の場合の複数の関数は、要求に応じてリストを作成するよりも遅いため、リスト内包はより速く実行されます。

リストを作成しないループの代わりにリスト内包表記を使用し、無意味な値のリストを無意味に蓄積してからリストを破棄すると、リストの作成と拡張のオーバーヘッドが原因で、多くの場合遅くなります。

結果：

id         0         1         2         3
0   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
1   0.666667  1.000000  0.666667  0.666667
2   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
3   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000

実行時間：

import timeit

def function():
    df = pd.DataFrame({'id': [0, 1, 2, 3], 'list_of_value': [['a','b','c'],['d','b','c'], ['a','b','c'], ['a','b','c']]})
    vals = [[len(set(val1) & set(val2)) / len(val1) for val2 in df['list_of_value']] for val1 in df['list_of_value']]
    df =  pd.DataFrame(columns=df['id'], data=vals)

print(timeit.timeit(f'{function()}', number=1000000))
# 0.010986731999999999

リストをセットに変換し、intersection関数を使用してオーバーラップをチェックできます。

（あなたが尋ねたように、1つの適用機能のみが使用されます:-)）

(
    df.assign(s = df.list_of_value.apply(set))
    .pipe(lambda x: pd.DataFrame([[len(e&f)/len(e) for f in x.s] for e in x.s]))
)

    0           1           2           3
0   1.000000    0.666667    1.000000    1.000000
1   0.666667    1.000000    0.666667    0.666667
2   1.000000    0.666667    1.000000    1.000000
3   1.000000    0.666667    1.000000    1.000000

私はproductすべての組み合わせを取得するために使用します。次に、numpy.isinとで確認できますnumpy.mean：

from itertools import product
l = len(df)
new_df = pd.DataFrame(data = np.array(list(map(lambda arr: np.isin(*arr),
                                                product(df['list_of_value'],
                                                        repeat=2))))
                               .mean(axis=1).reshape(l,-1),
                      index = df['id'],
                      columns=df['id'])

id         0         1         2         3
id                                        
0   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
1   0.666667  1.000000  0.666667  0.666667
2   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
3   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000

時間サンプル

%%timeit
l = len(df)
new_df = pd.DataFrame(data = np.array(list(map(lambda arr: np.isin(*arr),
                                                product(df['list_of_value'],
                                                        repeat=2))))
                               .mean(axis=1).reshape(l,-1),
                      index = df['id'],
                      columns=df['id'])
594 µs ± 5.05 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

高速でなければなりません。リスト内の重複も考慮してください

... import itertools
... from collections import Counter
... a=df.list_of_value.tolist()
... l=np.array([len(Counter(x[0]) & Counter(x[1]))for x in [*itertools.product(a,a)]]).reshape(len(df),-1)
... out=pd.DataFrame(l/df.list_of_value.str.len().values[:,None],index=df.id,columns=df.id)
... 
out
id         0         1         2         3
id                                        
0   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
1   0.666667  1.000000  0.666667  0.666667
2   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000
3   1.000000  0.666667  1.000000  1.000000

はい！ここでは、この回答で示されているデカルト積を探しています。これはforループやリストの理解なしで達成できます

データフレームに新しい繰り返し値を追加して、df次のようにします。

df['key'] = np.repeat(1, df.shape[0])
df

  list_of_values  key
0      [a, b, c]    1
1      [d, b, c]    1
2      [a, b, c]    1
3      [a, b, c]    1

次に自分自身とマージする

merged = pd.merge(df, df, on='key')[['list_of_values_x', 'list_of_values_y']]

マージされたフレームは次のようになります。

   list_of_values_x list_of_values_y
0         [a, b, c]        [a, b, c]
1         [a, b, c]        [d, b, c]
2         [a, b, c]        [a, b, c]
3         [a, b, c]        [a, b, c]
4         [d, b, c]        [a, b, c]
5         [d, b, c]        [d, b, c]
6         [d, b, c]        [a, b, c]
7         [d, b, c]        [a, b, c]
8         [a, b, c]        [a, b, c]
9         [a, b, c]        [d, b, c]
10        [a, b, c]        [a, b, c]
11        [a, b, c]        [a, b, c]
12        [a, b, c]        [a, b, c]
13        [a, b, c]        [d, b, c]
14        [a, b, c]        [a, b, c]
15        [a, b, c]        [a, b, c]

次に、目的の関数を各行に適用します axis=1

values = merged.apply(lambda x: np.intersect1d(x[0], x[1]).shape[0] / len(x[1]), axis=1)

これを形状変更して、目的の形式で値を取得する

values.values.reshape(4, 4)
array([[1.        , 0.66666667, 1.        , 1.        ],
       [0.66666667, 1.        , 0.66666667, 0.66666667],
       [1.        , 0.66666667, 1.        , 1.        ],
       [1.        , 0.66666667, 1.        , 1.        ]])

お役に立てれば ：）