用Python计算一致性索引

我想复制一个我在a中读到的一致性索引，但是——不幸的是——我不能用Python自动计算。因此，我想知道你们中是否有人能帮助我

我有一个矩阵，有m行和n列，其中m行包含观测值X，Y等，列包含X，Y等的二进制值。现在，我想根据行的时间值比较行，并使用以下公式将结果写入矩阵：

结果应该是一个对称矩阵，然而，不幸的是，我对Python不太熟悉，不知道如何自动进行“比较”。我在Excel中生成了一个小示例，可在WetTransfer上下载：

如果有人能帮助我，我将非常高兴

提前谢谢你

致意

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Alex用我编写的以下代码解决了这个问题：

data = pd.read_excel("...", index_col=[0], header_col=[0])


import time
start_time = time.time()


results = []
for i in range(0,len(data)):
    for j in range(0,len(data)):
        result_i =(1/len(data.columns))*(sum(data.iloc[i]*data.iloc[j]+(1-data.iloc[i])*(1-data.iloc[j])))
        results += [result_i]


matrix = []
while results != []:
    matrix.append(results[:1680])
    results = results[1680:]

matrix_df = pd.DataFrame(matrix)

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有人吗？