如何解决如何找出Dataframe中两列的组合?当数据框中有多列时?
我有以下数据框...
df1:
playerA playerB PlayerC PlayerD
kim lee b f
jackson kim d g
dan lee a d
df_new:
Target Source
kim lee
kim kim
kim lee
kim b
kim d
kim a
kim f
kim g
kim d
jackson lee
jackson kim
jackson lee
jackson b
.
.
.
.
lee kim
lee jackson
lee dan
lee b
lee d
.
.
.
因此,我尝试了此代码 t
import itertools
def comb(df1):
return [df1.loc[:,list(x)].set_axis(['Target','Source'],axis=1)
for x in itertools.combinations(df1.columns,2)]
有什么办法可以在列之间生成所有可能的组合?提前致谢!
解决方法
从itertools
经过permutations
、product
和chain.from_iterable
的一种方式:
from itertools import chain,permutations,product
df = pd.DataFrame(
chain.from_iterable(product(df1[col_1],df1[col_2])
for col_1,col_2 in permutations(df1.columns,r=2)),columns=["Target","Source"]
)
我们首先得到所有列的 2-{{1}},然后对于每一对,形成它们的值的 permutations
。对所有排列执行此操作后,使用 product
将它们展平并传递给数据帧构造函数。
我得到一个 108 x 2 的数据帧:
chain.from_iterable
(其中 108 = 3*9*4:3 = 行,9 = 行 * 其他列,4 = 总列)。
,这是使用 pandas.DataFrame.melt()
和 pandas.merge()
>>> df1
playerA playerB PlayerC PlayerD
0 kim lee b f
1 jackson kim d g
2 dan lee a d
>>> target = df1.melt(value_name='Source')[['Source']]
>>> df_new = pd.merge(target.rename(columns={'Source':'Target'}),target,how='cross')
>>> df_new
Target Source
0 kim kim
1 kim jackson
2 kim dan
3 kim lee
4 kim kim
.. ... ...
139 d d
140 d a
141 d f
142 d g
143 d d
这种方法不考虑 Target
和 Source
的相同索引,但您可以使用简单的数学方法轻松删除这些行,如下所示:
>>> indices_to_drop = [idx * len(target) + idx for idx in range(len(target)]
>>> indices_to_drop
[0,13,26,39,52,65,78,91,104,117,130,143]
>>> df_new.drop(indices_to_drop).reset_index(drop=True)
Target Source
0 kim jackson
1 kim dan
2 kim lee
3 kim kim
4 kim lee
.. ... ...
127 d b
128 d d
129 d a
130 d f
131 d g
,
您可以使用列表理解。
df = pd.DataFrame(columns=["Target","Source"])
for col in df1:
df = pd.concat(
[
df,pd.DataFrame(
[
{"Target": val1,"Source": val2}
for val2 in df1.loc[:,df1.columns.difference([col])].values.flatten()
for val1 in df1[col]
]
),],)
df
Target Source
0 kim b
1 jackson b
2 dan b
3 kim f
4 jackson f
... ... ...
22 g dan
23 d dan
24 f lee
25 g lee
26 d lee
108 rows × 2 columns
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