Matrix pandas-针对所有其他行将函数应用于当前行

我正在利用pandas创建一个数据帧，如下所示：

ratings = pandas.DataFrame({
    'article_a':[1,1,0,0],
    'article_b':[1,0,0,0],
    'article_c':[1,0,0,0],
    'article_d':[0,0,0,1],
    'article_e':[0,0,0,1]
},index=['Alice','Bob','Carol','Dave'])

我想从这个输入计算另一个矩阵，将每一行与所有其他行进行比较。让我们假设，例如，计算是一个查找交集长度的函数，我想要一个输出数据帧，第一行中有

len（交集（Alice，Bob））

，

len（交集（Alice，Carol））

，

len（交集（Alice，Dave））

，每一行都遵循该格式。使用此示例输入，输出矩阵将为4x3：

len(intersection(Alice,Bob)),len(intersection(Alice,Carol)),len(intersection(Alice,Dave))
len(intersection(Bob,Alice)),len(intersection(Bob,Carol)),len(intersection(Bob,Dave))
len(intersection(Carol,Alice)),len(intersection(Carol,Bob)),len(intersection(Carol,Dave))
len(intersection(Dave,Alice)),len(intersection(Dave,Bob)),len(intersection(Dave,Carol))

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熊猫中有这种基于函数的计算的命名方法吗？实现这一点最有效的方法是什么？

我不知道命名方法，但我有一个单行程序

In [21]: ratings.apply(lambda row: ratings.apply(
... lambda x: np.equal(row, x), 1).sum(1), 1)
Out[21]: 
       Alice  Bob  Carol  Dave
Alice      5    3      2     0
Bob        3    5      4     2
Carol      2    4      5     3
Dave       0    2      3     5

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@丹·艾伦的解决方案是“正确的”，这里有一个稍微不同的解决问题的方法

In [26]: ratings
Out[26]: 
       article_a  article_b  article_c  article_d  article_e
Alice          1          1          1          0          0
Bob            1          0          0          0          0
Carol          0          0          0          0          0
Dave           0          0          0          1          1

In [27]: ratings.apply(lambda x: (ratings.T.sub(x,'index')).sum(),1)
Out[27]: 
       Alice  Bob  Carol  Dave
Alice      0   -2     -3    -1
Bob        2    0     -1     1
Carol      3    1      0     2
Dave       1   -1     -2     0

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有趣。我用一个稍微好一点的嵌套应用程序替换了我的列表理解。但这更紧凑。我想知道是否能把

np.equal

加入其中……很好的答案！我一直在到处找这个。