#先に結論だけ
Pandasのデータフレームで行列積をとるとき（A.dot(B)）は，
A.columnsとB.indexの要素を同じくするべし．
len(A.columns) == len(B.index)
がTrueとなるだけでなく，
list(A.columns) == list(B.index)
もTrueとなることが必要．
A.columns = B.index
あるいは
B.index = A.columns
とすれば，サイズが合っている限り積がとれる（はず）．
#バージョン
- python: 3.6.4
- pandas: 0.20.3
#そもそも行列の積とは？
- 定義：行列の積の定義とその理由 | 高校数学の美しい物語
- 具体的な計算方法：行列の積の計算方法と例題 - 具体例で学ぶ数学
数学的には，Aの列の数とBの行の数が等しければABは定義される．
しかし，DataFrameで行列積をとるためにはこれだけではダメだった．
#データフレームの行列積
ひとりひとりの行動をデータとして集めて，行動と属性を対応させたデータと関連させて，その人の光属性値と闇属性値を推定するとする．
とりあえずこんな感じのデータがあるとする．
>>import pandas as pd
>>#ひとりひとりの行動
>>user_action = pd.DataFrame(
{'user_id' : [1, 2, 3],
'action_1': [0, 0, 1],
'action_2': [1, 0, 1],
'action_3': [0, 1, 0],
'action_4': [0, 1, 0],
'action_5': [1, 0, 1],
'action_6': [1, 1, 0]},
columns = ['user_id', 'action_1', 'action_2', 'action_3', 'action_4', 'action_5', 'action_6']
).set_index('user_id')
>>#行動と光・闇属性の対応関係
>>action_attribution = pd.DataFrame(
{'action_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'light': [0, 1, 0, 0, 1, 1],
'dark': [0, 0, 1, 1, 0, 1]
}).set_index('action_id')
user_action（太字のところがindex, columns）
| action_1 | action_2 | action_3 | action_4 | action_5 | action_6 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| user_id | ||||||
| 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 |
| 2 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 |
| 3 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
action_attribution（太字のところがindex, columns）
| dark | light | |
|---|---|---|
| action_id | ||
| 1 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 1 |
| 3 | 1 | 0 |
| 4 | 1 | 0 |
| 5 | 0 | 1 |
| 6 | 1 | 1 |
一つ目のuser_actionの列（columns）の数と，二つ目のaction_attributionの行（index）の数が同じ．だから，一つ目に二つ目を（右から）掛ければ行列の積をとることができて，
| dark | light | |
|---|---|---|
| user_id | ||
| 1 | * | * |
| 2 | * | * |
| 3 | * | * |
こんな感じに個人ごとの闇属性値と光属性値がわかるはずだ．
##サイズは合ってるのにエラー
>>user_action.dot(action_attribution)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-32-6b8e3241e95e> in <module>()
----> 1 user_action.dot(action_attribution)
~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in dot(self, other)
786 if (len(common) > len(self.columns) or
787 len(common) > len(other.index)):
--> 788 raise ValueError('matrices are not aligned')
789
790 left = self.reindex(columns=common, copy=False)
ValueError: matrices are not aligned
かける順番が違う？
>>action_attribution.dot(user_action)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-33-65f902a08f21> in <module>()
----> 1 action_attribution.dot(user_action)
~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in dot(self, other)
786 if (len(common) > len(self.columns) or
787 len(common) > len(other.index)):
--> 788 raise ValueError('matrices are not aligned')
789
790 left = self.reindex(columns=common, copy=False)
ValueError: matrices are not aligned
※順番は最初にやったほうのuser_action.dot(action_attribution)で合ってる．
サイズは大丈夫だよな…
>>user_action.shape
(3, 6)
>>action_attribution.shape
(6, 2)
サイズは大丈夫なのに…
エラーメッセージでググってもよくわからなかった．
そこでエラーメッセージの
~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in dot(self, other)
786 if (len(common) > len(self.columns) or
787 len(common) > len(other.index)):
--> 788 raise ValueError('matrices are not aligned')
789
790 left = self.reindex(columns=common, copy=False)
に注目してみる．ソースコードを読みにいく．
こんなことが書いてある（抜粋）．
def dot(self, other):
"""
Matrix multiplication with DataFrame or Series objects
Parameters
----------
other : DataFrame or Series
Returns
-------
dot_product : DataFrame or Series
"""
if isinstance(other, (Series, DataFrame)):
common = self.columns.union(other.index)
if (len(common) > len(self.columns) or
len(common) > len(other.index)):
raise ValueError('matrices are not aligned')
#以下略
ここの
if (len(common) > len(self.columns) or
len(common) > len(other.index)):
に引っかかったようだ．commonって何ぞや？と上のほうに行くと，
common = self.columns.union(other.index)
とある．ざっくり説明すると，
A.dot(B)
としたとき，selfはA，otherはBにあたると読んでよい．
つまり，commonというのはAの列の名前（の集合）とBの行の名前（の集合）をあわせたもの（和集合）にあたる．ここで大事なのは，commonはふたつの和集合にあたること．
if (len(common) > len(self.columns) or
len(common) > len(other.index)):
に引っかからないようにするには，len(common)はlen(self.columns)およびlen(other.index)と等しくなくてはならない．（commonのとりかたから，二つより小さくなることはない．len(self.columns)とlen(other.index)は，数学的に積をとれるなら等しい．）
さっきつくったデータフレームのcommonをつくってみる．
>>common = user_action.columns.union(action_attribution.index)
>>common
Index(['action_1', 'action_2', 'action_3', 'action_4', 'action_5', 'action_6',
1, 2, 3, 4, 5, 6],
dtype='object')
>>len(common)
12
>>len(user_action.columns)
6
>>len(action_attribution.index)
6
となる．ここが原因だったようだ．user_action.columnsとaction_attribution.indexで違う「名前」をつけていたせいだった．
行名or列名を更新すれば解決するはず．
>>action_attribution.index = user_action.columns
>>action_attribution
| dark | light | |
|---|---|---|
| action_id | ||
| action_1 | 0 | 0 |
| action_2 | 0 | 1 |
| action_3 | 1 | 0 |
| action_4 | 1 | 0 |
| action_5 | 0 | 1 |
| action_6 | 1 | 1 |
>>common = user_action.columns.union(action_attribution.index)
>>common
Index(['action_1', 'action_2', 'action_3', 'action_4', 'action_5', 'action_6'], dtype='object')
いけそう！
>>user_action.dot(action_attribution)
| dark | light | |
|---|---|---|
| user_id | ||
| 1 | 1 | 3 |
| 2 | 3 | 1 |
| 3 | 0 | 2 |
いけた！
#まとめ
A.dot(B)
をとるときは，
A.columns = B.index
あるいは
B.index = A.columns
とすれば，サイズが合っている限り積がとれる（はず）．