将 pandas DataFrame 转换为矩阵的有效方法

Question

我有 pandas DataFrames，它有一个“x”列和一个“y”列，它们代表表面中的点，然后是许多具有这些点属性的列。从这里我需要创建矩阵来绘制这些数据。这是我目前正在做的 MWE：

import pandas
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

df = pandas.DataFrame(
    {
        'x': [1,1,1,2,2,2,3,3,3],
        'y': [4,5,6,4,5,6,4,5,6],
        'z': [1,2,3,4,5,6,7,8,9],
    }
)

x_values = sorted(set(df['x']))
y_values = sorted(set(df['y']))
xx, yy = numpy.meshgrid(x_values, y_values)
zz = numpy.zeros(xx.shape)
zz[:] = float('NaN')
for nx,x in enumerate(x_values):
    for ny,y in enumerate(y_values):
        zz[ny,nx] = float(df.loc[(df['x']==x) & (df['y']==y), 'z'])

plt.pcolormesh(xx,yy,zz)
plt.show()

这可行，但速度很慢（当 df 有 100 万行时）。有没有更好的方法呢？

Answer 1

pivot_table 将完成这项工作：

zz = df.pivot_table('z', 'y', 'x').to_numpy()

print(zz)
array([[1, 4, 7],
       [2, 5, 8],
       [3, 6, 9]])