Pandas 按两列分组，在其他 4 列中交换值

如何解决Pandas 按两列分组，在其他 4 列中交换值

我有一个包含许多列的大型 Pandas DataFrame。我想确保 C 列和 E 列包含相同顺序的值。

例如：如果 first two rows shows (red and green) & third row shows (Green and red) 则 third row should change it to red and green 如下所示。

输入

输出

附加任务：

在进行此更改时，我想交换同一行中其他四列（2 对）的值。

输入

输出

注意：当我们应用 group by 时，它也包括下面突出显示的行，但我不想交换值，因为它有一个标准序列，先红后绿。

我已经尝试过使用以下功能，但是在输入了 100 条之后，很难手动跟踪所有组合。文件很大，有很多行和列。

def swap(x):
    if x[0] < 0:
        return [x[1],x[0]]
    else:
        return [x[0],x[1]]

有没有办法在给定条件下交换多个值？

编辑 1：在 Rob Raymond 的回答之后

import pandas as pd
import itertools
import random

df = pd.read_excel("Path\\test_copy.xlsx") # My original excel sheet which contains all data  

colors1 = []
colors2 = []
colors = []
colors1 = df['C'].values.tolist()
colors2 = df['E'].values.tolist()
colors = colors1 + colors2
colors = list( dict.fromkeys(colors) )
colorp = list(itertools.permutations(colors,2))

df1 = pd.DataFrame([pd.Series(colorp[random.randint(0,len(colorp)-1)]).rename({0:"C",1:"E"}).to_dict() for i in range(20)])

# find rows where colors in different order to a prevIoUs combination
df2 = df.assign(swap=df.apply(lambda r: ((df.loc[(df.C.eq(r.E)&df.E.eq(r.C))].index.values)<r.name).any(),axis=1))

# swap the columns,can be extended to other columns
df2.loc[df2.swap] = df2.loc[df2.swap].rename(columns={"C":"E","E":"C"})
df2.loc[df2.swap] = df2.loc[df2.swap].rename(columns={"M":"N","M":"N"})
df2.loc[df2.swap] = df2.loc[df2.swap].rename(columns={"G":"I","I":"G"})


# lets compare what's happened...
df2.join(df,rsuffix="_start")

df2.to_excel (r"PAth\\result_swapped.xlsx",index = None,header=True)

值在所有六列中按预期同时交换，但结果不准确。输出文件在 opposite sequence 的“C”和“E”列中仍然包含一些值。对于那些 wrong sequence 行，交换状态为 “TRUE”。这意味着原始序列是正确的，但我们的脚本已经交换了它。

解决方法

• 模拟您的数据
• 模拟条件 - 较早的行与列的顺序相反
• 交换列是使用掩码和rename()
完成的

import itertools
colors = ["Red","Green","Blue","Purple","Indigo","Pink"]

colorp = list(itertools.permutations(colors,2))

df = pd.DataFrame([pd.Series(colorp[random.randint(0,len(colorp)-1)]).rename({0:"C",1:"E"}).to_dict() for i in range(20)])

# find rows where colors in different order to a previous combination
df2 = df.assign(swap=df.apply(lambda r: ((df.loc[(df.C.eq(r.E)&df.E.eq(r.C))].index.values)<r.name).any(),axis=1))

# swap the columns,can be extended to other columns
df2.loc[df2.swap] = df2.loc[df2.swap].rename(columns={"C":"E","E":"C"})

# lets compare what's happened...
df2.join(df,rsuffix="_start")

	C	E	交换	C_start	E_start
0	绿色	靛蓝	假	绿色	靛蓝
1	粉色	红色	假	粉色	红色
2	靛蓝	蓝色	假	靛蓝	蓝色
3	绿色	蓝色	假	绿色	蓝色
4	绿色	靛蓝	真	靛蓝	绿色
5	靛蓝	蓝色	真	蓝色	靛蓝
6	粉色	紫色	假	粉色	紫色
7	靛蓝	蓝色	真	蓝色	靛蓝
8	绿色	粉色	假	绿色	粉色
9	红色	蓝色	假	红色	蓝色
10	红色	靛蓝	假	红色	靛蓝
11	红色	紫色	假	红色	紫色
12	绿色	靛蓝	真	靛蓝	绿色
13	粉色	紫色	真	紫色	粉色
14	绿色	靛蓝	真	靛蓝	绿色
15	紫色	靛蓝	假	紫色	靛蓝
16	靛蓝	蓝色	真	蓝色	靛蓝
17	绿色	蓝色	假	绿色	蓝色
18	红色	绿色	假	红色	绿色
19	靛蓝	绿色	真	绿色	靛蓝