Python 找到等价矩阵的C/numpy代码？

我有一个DataFrame，我想生成一个等价矩阵（或者不管它叫什么），其中每个单元格都有一个值，如果df.Col[I]==df.Col[j]，那么当！=

以下代码起作用：

df = pd.DataFrame({"Col":[1, 2, 3, 1, 2]}, index=["A","B","C","D","E"])
df

    Col
A   1
B   2
C   3
D   1
E   2

sm = pd.DataFrame(columns=df.index, index=df.index)
for i in df.index:
    for j in df.index:
        if df.Col[i] == df.Col[j]:
            sm.loc[i, j] = 3
        else:
            sm.loc[i, j] = -1
sm

     A   B   C   D   E
A    3  -1  -1   3  -1
B   -1   3  -1  -1   3
C   -1  -1   3  -1  -1
D    3  -1  -1   3  -1
E   -1   3  -1  -1   3

但一定有更好的办法。也许用numpy？有什么想法吗

[编辑]

用piRsquared写的东西，也许是这样的

m = df.values == df.values[:, 0]
sm = pd.DataFrame(None, df.index, df.index).where(m, 3).where(~m, -1)

---

这可以改进吗？

这里有一个使用

乘法

的紧凑解决方案-

v = df.values
m = v == v[:, 0]
pd.DataFrame(np.where(m, 1, -1), df.index, df.index)

   A  B  C  D  E
A  1 -1 -1  1 -1
B -1  1 -1 -1  1
C -1 -1  1 -1 -1
D  1 -1 -1  1 -1
E -1  1 -1 -1  1

a = df.values
sm = pd.DataFrame(4*(a[:,0]==a)-1, df.index, df.index)

要使值为

-1

和

1

，请将

4

替换为

2

样本运行-

In [41]: df
Out[41]: 
   Col
A    1
B    2
C    3
D    1
E    2

In [42]: a = df.values

In [43]: pd.DataFrame(4*(a[:,0] == a)-1, df.index, df.index)
Out[43]: 
   A  B  C  D  E
A  3 -1 -1  3 -1
B -1  3 -1 -1  3
C -1 -1  3 -1 -1
D  3 -1 -1  3 -1
E -1  3 -1 -1  3

---

对不起，我不清楚。+1/-1只是示例。我看到v==v[：，0]正在创建一个掩码…m=df.values==df.values[：，0]sm=pd.DataFrame（None，df.index，df.index）。where（m，5）。where（~m，3）@RobertMah我稍后会更新，但您需要np。where（m，5，3）如果您检查我示例中的结果，您会发现它与身份矩阵无关。很抱歉，一开始没有仔细查看它。我已经更新了答案。

In [41]: df
Out[41]: 
   Col
A    1
B    2
C    3
D    1
E    2

In [42]: a = df.values

In [43]: pd.DataFrame(4*(a[:,0] == a)-1, df.index, df.index)
Out[43]: 
   A  B  C  D  E
A  3 -1 -1  3 -1
B -1  3 -1 -1  3
C -1 -1  3 -1 -1
D  3 -1 -1  3 -1
E -1  3 -1 -1  3