使用python删除矩阵中的相应行/列

Question

我正在使用 pandas/numpy 处理 1400x1400 相关矩阵，我的目标是删除使用给定变量名称的行和列。每一行和每一列都有变量的名称以及这两个变量之间的相关性：

            abandon abhorrent abominable
abandon     1.00    0.12      0.10
abhorrent   0.12    1.00      0.99
abominable  0.10    0.99      1.00

要将数据帧转换为矩阵，我使用 as_matrix：

datafile = pd.read_csv('data.csv')
df_matrix = datafile.as_matrix

我无法理解如何在不包括变量“abandon”的情况下创建新数据框（例如，删除与“abandon”对应的列和行）。

首先，我尝试只选择一个列来了解如何创建我想要的变量列表：

df_matrix = datafile.as_matrix(columns=['abhorrent'])

但是，这仅返回数组，我丢失了所有行/列名称。

我还尝试在导入数据后删除行/列。这将要求我采取额外的步骤来形成我不想要的变量名称列表，然后将它们作为列/行号传递，但这似乎是可行的。但是我不确定这段代码是否完全正确：

df_matrix2 = np.delete(df_matrix, 1, axis=0)
df_matrix2 = np.delete(df_matrix, 1, axis=1)

据我所知，这段代码不会在新矩阵中产生任何变化。它仍然是一个 1400x1400 的矩阵。

Answer 1

你可以使用DataFrame.drop()方法：

In [9]: df
Out[9]:
            abandon  abhorrent  abominable
abandon        1.00       0.12        0.10
abhorrent      0.12       1.00        0.99
abominable     0.10       0.99        1.00

In [10]: df.drop('abandon', 1).drop('abandon')
Out[10]:
            abhorrent  abominable
abhorrent        1.00        0.99
abominable       0.99        1.00

Answer 2

这是一个带有行列索引的 -

In [32]: df
Out[32]: 
            abandon  abhorrent  abominable
abandon        1.00       0.12        0.10
abhorrent      0.12       1.00        0.99
abominable     0.10       0.99        1.00

In [33]: strg = 'abandon'

In [34]: df.iloc[df.index!=strg, df.columns!=strg]
Out[34]: 
            abhorrent  abominable
abhorrent        1.00        0.99
abominable       0.99        1.00