我正在使用 pandas/numpy 处理 1400x1400 相关矩阵，我的目标是删除使用给定变量名称的行和列。每行和每列都有变量的名称以及这两个变量之间的相关性:
abandon abhorrent abominable
abandon 1.00 0.12 0.10
abhorrent 0.12 1.00 0.99
abominable 0.10 0.99 1.00
要将数据帧转换为矩阵，我使用 as_matrix:
datafile = pd.read_csv('data.csv')
df_matrix = datafile.as_matrix
我无法理解如何在不包括变量“abandon”(即删除对应于“abandon”的列和行)的情况下创建新数据框。
开始时，我尝试只选择一个列来了解如何创建我想要的变量列表:
df_matrix = datafile.as_matrix(columns=['abhorrent'])
然而，这只返回数组，我丢失了所有的行/列名称。
我还尝试在导入数据后删除行/列。这将需要我采取额外的步骤来形成一个我不需要的变量名列表，然后将它们作为列/行号传递，但这似乎是可行的。但是我不确定这段代码是否完全正确:
df_matrix2 = np.delete(df_matrix, 1, axis=0)
df_matrix2 = np.delete(df_matrix, 1, axis=1)
据我所知，这段代码没有在新矩阵中产生任何变化。它仍然是一个 1400x1400 矩阵。
最佳答案
你可以使用DataFrame.drop()方法:
In [9]: df
Out[9]:
abandon abhorrent abominable
abandon 1.00 0.12 0.10
abhorrent 0.12 1.00 0.99
abominable 0.10 0.99 1.00
In [10]: df.drop('abandon', 1).drop('abandon')
Out[10]:
abhorrent abominable
abhorrent 1.00 0.99
abominable 0.99 1.00
关于python - 使用python删除矩阵中的相应行/列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42353678/