添加具有不同尺寸和標籤的矩陣

Question

我有使用larry包的可能不同尺寸的2D標籤矩陣，我需要將它們與標籤對齊。 larry包裹照顧這個，但期望相同的維度增加兩個矩陣。

但是對於我的任務，每個維度都有不同的順序標籤。拉里處理它，同時增加

e.g：

la.add(lar1, lar2, join='inner')

，但預計都LAR1和LAR2是相同的尺寸，但我的矩陣甚至有可能除了不同的排序標籤的不同的尺寸。我想要什麼

例如：

ADD([[1,2][3,4]],[[5,6,7][5,7,2]],label=[[A,B,C][X,Y]]) 

應該導致與最大尺寸的輸出，填充缺失的尺寸與零，同時增加。

大熊貓包是否可以完成上述任務，也可以用熊貓給出答案？ This link explains大熊貓有調整函數和重建索引的功能來完成上述任務，但是如何實現自動重新調整和對齊的加法，有利於最大尺寸？

Answer 1

pandas重寫算術運算符以完成您想要的操作。目前，沒有選擇來控制索引加入。他們在默認情況下進行外部連接：

In [39]: a = DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('CD'), index=list('AB')) 

In [40]: b = DataFrame([[1, 2, 5], [1, 3, 4], [6, 7, 8]], columns=list('CDY'), index=list('ABX')) 

In [41]: a + b 
Out[41]: 
    C D Y 
A 2 4 NaN 
B 4 7 NaN 
X NaN NaN NaN 

對此有an open issue on GitHub。

Answer 2

我想出了答案，而無需訴諸大熊貓，但還是想知道如何同樣可以在熊貓來完成，該解決方案是使用OUTER JOIN：

 
>>>a=larry([[1,2],[3,4]],label=[['A','B'],['C','D']]) 

>>> b=larry([[1,2,5],[1,3,4],[6,7,8]],label=[['A','B','X'],['C','D','Y']]) 
>>> a 
label_0 
    A 
    B 
label_1 
    C 
    D 
x 
array([[1, 2], 
     [3, 4]]) 
>>> c=la.add(a,b) 
>>> c 
label_0 
    A 
    B 
label_1 
    C 
    D 
x 
array([[2, 4], 
     [4, 7]]) 
>>> c=la.add(a,b,join='outer') 
>>> c 
label_0 
    A 
    B 
    X 
label_1 
    C 
    D 
    Y 
x 
array([[ 2., 4., nan], 
     [ 4., 7., nan], 
     [ nan, nan, nan]]) 




>>> c=la.add(a,b,join='outer',missone=0) 
>>> c 
label_0 
    A 
    B 
    X 
label_1 
    C 
    D 
    Y 
x 
array([[ 2., 4., 5.], 
     [ 4., 7., 4.], 
     [ 6., 7., 8.]]) 
>>> a 
label_0 
    A 
    B 
label_1 
    C 
    D 
x 
array([[1, 2], 
     [3, 4]]) 
>>> b 
label_0 
    A 
    B 
    X 
label_1 
    C 
    D 
    Y 
x 
array([[1, 2, 5], 
     [1, 3, 4], 
     [6, 7, 8]]) 
>>>