用另一个数据框（组合）的值填充熊猫数据框

Question

这是一个组合和熊猫的小练习。

我目前有一个像这样的熊猫数据框：

| node1 |节点2 |距离|
|悉尼|堪培拉| 100 |
| Melbourne |悉尼| 200 |
|堪培拉|墨尔本| 150 |

然后我创建一个新的数据框，所以列标题和行名称是节点的唯一值。

mat = pd.DataFrame(index = np.unique(df.node1), columns = np.unique(df.node1)) 

node1或node2在这里就足够了，因为在构建数据框时顺序无关紧要。

哪些产生我想要的，但填充NaN值。

我该如何使用distance列中的值填充垫子而不写一些丑陋的循环？

感谢

Answer 1

首先使用pivot或set_index与unstack：

mat = df.pivot(index='node1', columns='node2', values='distance') 
print (mat) 
node2  Canberra Melbourne Sydney 
node1         
Canberra  NaN  150.0  NaN 
Melbourne  NaN  NaN 200.0 
Sydney  100.0  NaN  NaN 

---

mat = df.set_index(['node1', 'node2'])['distance'].unstack() 
print (mat) 
node2  Canberra Melbourne Sydney 
node1         
Canberra  NaN  150.0  NaN 
Melbourne  NaN  NaN 200.0 
Sydney  100.0  NaN  NaN 

然后用Tcombine_first：

mat = mat.combine_first(mat.T) 
print (mat) 
      Canberra Melbourne Sydney 
node1         
Canberra  NaN  150.0 100.0 
Melbourne  150.0  NaN 200.0 
Sydney  100.0  200.0  NaN