python-0-1マトリクス、prod()連乗関数、文字列、list変換

(1)DataFrame形式のデータから得られる0-1マトリクスDataFrame形式のデータは以下の通りである.

data: 
    0  1    2    3
0  a  c    e  NaN
1  b  d  NaN  NaN
2  b  c  NaN  NaN
3  a  b    c    d
4  a  b  NaN  NaN
5  b  c  NaN  NaN
6  a  b  NaN  NaN
7  a  b    c    e
8  a  b    c  NaN
9  a  c    e  NaN

変換コード:

import pandas as pd

input_path = 'F:/DataMining/chapter5/menu_orders.xls'
data = pd.read_excel(input_path, header=None)

#     ct      x   NAN        ，        1。
# pd.Series()                ，                   
ct = lambda x: pd.Series(1, index=x[pd.notna(x)])
#               ，  map(ct, data.as_matrix())                     ct，
#           (             )       ct。
b = map(ct, data.as_matrix())
# python3 map()       ，    list(b)    
# print('list(b): 
', list(b))             ，            
print('list(b): 
', list(b))
# list(b)         Series，    Series          ，  
#     DataFrame              
data_01matrix = pd.DataFrame(list(b)).fillna(0)  #       ，NAN 0  
print('data_01matrix: 
', data_01matrix)
print(u'
    。')

結果は次のとおりです.

list(b): 
 [a    1
c    1
e    1
dtype: int64, 
b    1
d    1
dtype: int64, 
b    1
c    1
dtype: int64, 
a    1
b    1
c    1
d    1
dtype: int64, 
a    1
b    1
dtype: int64, 
b    1
c    1
dtype: int64, 
a    1
b    1
dtype: int64, 
a    1
b    1
c    1
e    1
dtype: int64, 
a    1
b    1
c    1
dtype: int64, 
a    1
c    1
e    1
dtype: int64]

data_01matrix: 
      a    c    e    b    d
0  1.0  1.0  1.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0  1.0  1.0
2  0.0  1.0  0.0  1.0  0.0
3  1.0  1.0  0.0  1.0  1.0
4  1.0  0.0  0.0  1.0  0.0
5  0.0  1.0  0.0  1.0  0.0
6  1.0  0.0  0.0  1.0  0.0
7  1.0  1.0  1.0  1.0  0.0
8  1.0  1.0  0.0  1.0  0.0
9  1.0  1.0  1.0  0.0  0.0

    。

(2)prod()連乗関数Seriesはnumeric_を実現できない.only. 例1:Seriesは文字を含まない

# prod()    
import pandas as pd

series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print('series: 
', series1)
print('series_prod: 
', series1.prod())
   ：
series1: 
 0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64
series1_prod: 
 24

例2:Seriesは文字を含む

series2 = pd.Series([1, 'a', 3, 4])
print('series: 
', series2)
print('series_prod: 
', series2.prod())
# series              prod()   
   ：
series2: 
 0    1
1    a
2    3
3    4
dtype: object
series2_prod: 
 aaaaaaaaaaaa

DataFrameは、numeric_を実装するために行または列で乗算することを選択できます.only.
例3:DataFrame文字なし

dataframe1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
print('dataframe1: 
', dataframe1)
print('dataframe1_prod0: 
', dataframe1.prod(axis=0))
print('dataframe1_prod1: 
', dataframe1.prod(axis=1))
    ：
dataframe1: 
    0  1  2  3
0  1  2  3  4
1  5  6  7  8
dataframe1_prod0: 
 0     5
1    12
2    21
3    32
dtype: int64
dataframe1_prod1: 
 0      24
1    1680
dtype: int64

例4:DataFrameは文字(numeric_only=True)を含む

dataframe2 = pd.DataFrame([[1, 'a', 's', 4], [5, 6, 7, 8]])
print('dataframe2: 
', dataframe2)
# numeric_only=True           ，               1(      axis=1    )
#  axis=0      ，         
#  axis=1          1  
print('dataframe2_prod01: 
', dataframe2.prod(axis=0, numeric_only=True))
print('dataframe2_prod11: 
', dataframe2.prod(axis=1, numeric_only=True))
    ：
dataframe2: 
    0  1  2  3
0  1  a  s  4
1  5  6  7  8
dataframe2_prod0: 
 0     5
3    32
dtype: int64
dataframe2_prod1: 
 0     4
1    40
dtype: int64

例5:DataFrame含字(numeric_only=False)

dataframe2 = pd.DataFrame([[1, 'a', 's', 4], [5, 6, 7, 8]])
print('dataframe2: 
', dataframe2)
# numeric_only=False           ，           
print('dataframe2_prod02: 
', dataframe2.prod(axis=0, numeric_only=False))
print('dataframe2_prod12: 
', dataframe2.prod(axis=1, numeric_only=False))

    ：
dataframe2: 
    0  1  2  3
0  1  a  s  4
1  5  6  7  8

dataframe2_prod02: 
 0          5
1     aaaaaa
2    sssssss
3         32
dtype: object

dataframe2_prod12: 
Error

(3)文字列とlist変換

# list    
ms = '---'
list1 = ['a', 'b', 'c']
s = ms.join(list1)
print('s: 
', s)
   ：
s: 
 a---b---c
 
#     list
list2 = s.split('---')
print('list2: 
', list2)
   ：
list2: 
 ['a', 'b', 'c']