移動をマトリックスで表現する方法について

Question

考えていること

IDデータ、時間データ、場所データの3列が取れていて、同一IDが時系列順に次にどこへに移ったかを総当たりでカウントし、行列に表現するようなことがやりたいです。
例えば、下記のようなデータがあったとします。

データ

id time place
1 2019-01-04 16:03:00 a
1 2019-01-04 16:04:00 b
1 2019-01-04 16:08:00 a
1 2019-01-04 16:09:00 a
1 2019-01-04 16:10:00 a
2 2019-01-04 16:11:00 c
2 2019-01-04 16:12:00 c
：

同一IDで見て、1番はa→b→a→a→a, 2番はc→cとplaceを変えているので作成したいデータフレームは以下になります。
a→b
b→a
a→a
a→a
a→a
c→c

作成したいデータフレーム

　a b c …
a 3 1 nan
b 1 nan nan
c nan 1 nan
:

試したこと・困っていること

groupbyやリサンプリング等で表現できないかと思い実装しておりましたが、少々込み入ってうまく表現できず困っております。

1. 時系列データを見て、どこからどこへをカウント
2. 遷移行列で表現

大変恐縮ではございますが、お知恵を拝借できましたら幸いです。
何卒よろしくお願い申し上げます。

Answer 1

効率的なやり方が思いつかなかったので、愚直に実装しましたがこのような感じでしょうか。

1. groupby("id") で ID ごとにグループ化して考える。
2. sort_values("time") で時系列順にソートする。
3. 遷移元、遷移先を元に行列にカウントしていく。

import numpy as np
from io import StringIO

df = pd.read_csv(StringIO("""id,time,place
1,2019-01-04 16:03:00,a
1,2019-01-04 16:08:00,a
1,2019-01-04 16:04:00,b
1,2019-01-04 16:09:00,a
1,2019-01-04 16:10:00,a
2,2019-01-04 16:11:00,c
2,2019-01-04 16:12:00,c"""), parse_dates=["time"])

# place の種類
places = df["place"].unique()

# 0 で初期化した行列
S = pd.DataFrame(index=places, columns=places, data=0)
print(S)
#    a  b  c
# a  0  0  0
# b  0  0  0
# c  0  0  0

for i, group in df.groupby("id"):
    # 時系列順にソートする。
    group = group.sort_values("time")
    # 時系列順にソートされた場所一覧
    places = group["place"]
    # カウントする。
    for start, end in zip(places, places[1:]):
        S.loc[start, end] += 1
        
print(S)
#    a  b  c
# a  2  1  0
# b  1  0  0
# c  0  0  1

Comments

[mi2]

ありがとうございます。