Hi I am trying to plot the two values in matrix form, I tried many things but nothing worked, can someone please help? I want similarity values to be the values, my data:
CodePudding user response：
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/mayuripandey/Data-Analysis/main/matrix.csv', usecols=['Topic_model', 'Similarity'])
df.Topic_model = df.Topic_model.apply(lambda x: x[0:6] '0' x[6:] if len(x) == 7 else x)
df = df.pivot(columns='Topic_model')
Output:
Similarity ...
Topic_model Topic--1 Topic-00 Topic-01 Topic-02 Topic-03 Topic-04 Topic-05 Topic-06 Topic-07 ... Topic-25 Topic-26 Topic-27 Topic-28 Topic-29 Topic-30 Topic-31 Topic-32 Topic-33
0 0.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.166667 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
15 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
16 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
17 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
18 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
19 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
20 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
21 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
22 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
23 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
24 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... 0.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN
30 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN NaN NaN NaN
31 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN NaN NaN
32 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN NaN
33 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN
34 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0
CodePudding user response：
Use pivot_table:
df['Topic_model'] = df['Topic_model'].str.split('-', n=1).str[1].astype(int)
out = (df.pivot_table('Similarity', 'Topic_model', 'Topic_model')
.rename_axis(index='Topic_2', columns='Topic_1'))
Output:
>>> out
Topic_1 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
Topic_2
-1 0.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
0 NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.166667 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
11 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
13 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
14 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
15 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
16 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
17 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
18 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
19 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
20 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
21 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
22 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
23 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
24 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.111111 NaN NaN NaN NaN NaN
29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN NaN NaN NaN
30 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN NaN NaN
31 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN NaN
32 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 NaN
33 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.0