Pandas：计算一行与所有其他行之间的差异并创建具有名称的列

Question

我们有数据如下

   Name    value1 Value2 finallist
0  cosmos  10     20      [10,20]
1  network 30     40      [30,40]
2  unab    20     40      [20,40]

有什么办法可以区分所有行

最终输出类似

   Name    value1 Value2 finallist  cosmos  network  unab
0  cosmos  10     20      [10,20]    0      40       30
1  network 30     40      [30,40]    40     0        10
2  unab    20     40      [20,40]    30     10       0

数据有不同类型的名称，每个名称应该是一列

Answer 1

您需要每行值总和的成对绝对差。最简单的可能是使用底层的 numpy 数组。

“值”列总和的绝对差

# get sum of values per row and convert to numpy array
a = df['value1'].filter(regex='(?i)value').sum(1).to_numpy()

# compute the pairwise difference, create a DataFrame and join
df2 = df.join(pd.DataFrame(abs(a-a[:,None]), columns=df['Name'], index=df.index))

输出：

      Name  value1  Value2 finallist  cosmos  network  unab
0   cosmos      10      20  [10, 20]       0       40    30
1  network      30      40  [30, 40]      40        0    10
2     unab      20      40  [20, 40]      30       10     0