所以我有一个数据集元组,像这样:
data = ((tag1, tag2, 相关值), (tag1, tag3, 相关值),...,(tag1, tag n, 相关值), (tag2, tag3, 相关值),...,(tag2, tag n, 相关值),......, (tag n-1, tag n, 相关值)).
我需要从中制作出一个相关矩阵。我已经有了相关值,如上面的“相关值”所定义。然而,我没有找到正确的技术来做到这一点。大多数先前的问题都涉及从数据框或数据数组中计算相关性(Pearson等)。然而,在这里,我已经使用单独的算法计算了相关性,并且我想使用pandas将其放入相关矩阵形式中,以便我可以可视化这些相关性。
相关表格应该看起来像这样:
如何实现呢?直接使用pd.DataFrame()转换为pandas数据框并进行旋转不起作用,因为会有很多“NaN”值,因为我的元组“data”没有相同标签的条目,例如,它没有(Tag1,Tag1,相关值) 条目。 它也没有像(Tag 1,Tag 2,相关值)和(Tag 2,Tag 1,相关值)这样的重复值。相反,它只有(Tag 1,Tag 2,相关值)。因此,在使用pd.DataFrame的相应数据框中,与行Tag 2和列Tag 1对应的我的输入又是NaN值。
我该如何解决这个问题?
谢谢。