要根据FIPS邻接矩阵向DataFrame添加一个列,该列对相邻县的机构数进行求和,可以按照以下步骤进行操作:
步骤1:导入所需的库
import pandas as pd
步骤2:创建一个包含邻接矩阵的DataFrame
adjacency_matrix = pd.DataFrame({
'County1': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'County2': ['B', 'C', 'D', 'A'],
'Institutions': [2, 3, 1, 4]
})
这里假设邻接矩阵的列名为'County1'和'County2',表示相邻县之间的关系,'Institutions'列表示机构数。
步骤3:根据邻接矩阵创建一个空的DataFrame
county_df = pd.DataFrame(columns=['County', 'Total Institutions'])
这里创建了一个空的DataFrame,包含两列'County'和'Total Institutions',分别表示县名和对应的机构数之和。
步骤4:遍历邻接矩阵,计算每个县的相邻机构数之和,并添加到county_df中
for i in range(len(adjacency_matrix)):
county1 = adjacency_matrix.loc[i, 'County1']
county2 = adjacency_matrix.loc[i, 'County2']
institutions = adjacency_matrix.loc[i, 'Institutions']
if county1 in county_df['County'].values:
county_df.loc[county_df['County'] == county1, 'Total Institutions'] += institutions
else:
county_df = county_df.append({'County': county1, 'Total Institutions': institutions}, ignore_index=True)
if county2 in county_df['County'].values:
county_df.loc[county_df['County'] == county2, 'Total Institutions'] += institutions
else:
county_df = county_df.append({'County': county2, 'Total Institutions': institutions}, ignore_index=True)
这里通过遍历邻接矩阵的每一行,获取相邻县和机构数的信息。然后判断该县是否已经在county_df中,如果存在则将机构数累加,如果不存在则将该县和机构数添加到county_df中。
步骤5:打印输出结果
print(county_df)
这里打印输出county_df,显示每个县的名称和对应的机构数之和。
以上就是根据FIPS邻接矩阵向DataFrame添加一个列,该列对相邻县的机构数进行求和的完整步骤。
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