尝试将ID分配给pandas DataFrame中的对，结果不一致

如何解决尝试将ID分配给pandas DataFrame中的对，结果不一致

我有一个df：

df = pd.DataFrame({'src':['LV','LA','NC','NY','ABC','XYZ'],'dest':['NC','LV','XYZ','ABC'],'dummy':[1,3,6,7,8,10]})
src   dest   dummy
LV      NC       1
LA      NY       3
NC      LV       6
NY      LA       7
ABC     XYZ      8
XYZ     ABC     10

我通过以下方式运行它：

df['pair'] = df[['src','dest']].apply(lambda x : tuple(set(x)),1).factorize()[0] + 1

尝试取消唯一对，例如（a-> b，b-> a）

我正确地以这个结尾：

src   dest   dummy  pair
LV      NC       1     1
LA      NY       3     2
NC      LV       6     1
NY      LA       7     2
ABC     XYZ      8     3
XYZ     ABC     10     3

但是，有时当我运行它时，我最终会出错：

 src   dest   dummy  pair
LV      NC       1     1
LA      NY       3     2
NC      LV       6     1
NY      LA       7     2
ABC     XYZ      8     3
XYZ     ABC     10     4

如您所见，由于某种原因，最后一个元素未正确配对为“ 3”。这是随机发生的。我可以通过注释掉“配对”代码，运行脚本以制作和打印df，然后取消注释并再次尝试来重现此代码。通过运行其他修改，您也许可以通过其他方式重现此内容。

如何解决这种不确定性行为？

解决方法

尝试使用set的问题，您可以将其更改为frozenset

df['pair'] = pd.DataFrame(np.sort(df[['src','dest']].values,1)).agg(tuple,1).factorize()[0]+1
Out[108]: array([1,2,1,3,3],dtype=int64)