以相同的方式对 2 个对称矩阵进行排序答案

【问题标题】：Ordering 2 symmetric matrices in the same fashion以相同的方式对 2 个对称矩阵进行排序
【发布时间】：2016-07-19 16:16:31
【问题描述】：

我有 2 个对称矩阵，其中一个是相关矩阵，另一个类似于相关矩阵。这些矩阵的示例如下所示：

相关矩阵（c）：

    A    B    C    D
A   1   0.5  0.1  0.4
B   0.5   1   0.9  0.3
C   0.1  0.9   1   0.3
D   0.4  0.3  0.3   1

其他矩阵（z）：

    A    B    C    D
A   3    2    2    2
B   2    3    3    2
C   2    3    3    2
D   2    2    2    3

我将相关矩阵按降序排序，以便查看最高的相关值，使用以下代码：

c = corrMatrixMin10.abs()
s = c.unstack()
so = s.sort_values(kind="quicksort")
pd.DataFrame(so[so.values!=1].sort_values(ascending=False))

我的问题如下：

当我按降序排列相关矩阵c 时，相关矩阵本身就失去了形状。我如何以完全相同的顺序获得另一个矩阵z？

例如：矩阵c中的列A和B的交集是0.5。矩阵z 中的列A 和B 的交集是2。在按降序排列矩阵c 后，如何仍然保留此顺序以关联这两个值？

任何帮助将不胜感激。 TIA。

生成2个矩阵的代码如下：

c = pd.DataFrame([[1, 0.5,  0.1, 0.4],
                   [0.5,  1,  0.9, 0.3],
                   [ 0.1,  0.9,  1, 0.3],
                   [ 0.4, 0.3, 0.3,  1]],
                  columns=list('ABCD'))

z = pd.DataFrame([[3, 2,  2, 2],
                   [2,  3,  3, 2],
                   [ 2,  3,  3, 2],
                   [ 2, 2, 2,  3]],
                  columns=list('ABCD'))

【问题讨论】：

标签： python pandas matrix dataframe

【解决方案1】：

您可以使用Series.reindex

c_series = c.unstack().drop([(x, x) for x in c]).sort_values(ascending=False)
z_series = z.unstack().reindex(c_series.index)

【讨论】：