Pandas：所有可能的行组合

Posted 2023-03-31

【中文标题】Pandas：所有可能的行组合

【英文标题】：Pandas: all possible combinations of rows

【发布时间】：2019-02-13 01:59:54

【问题描述】：

我的 DataFrame 看起来像..

ID   c1   c2   cX
r1   2    3    ..   
r2   8    9    ..
rY   ..  

我想生成一个新的 DataFrame，其中包含所有可能的（两部分）行组合，同时连接两个组合行的列（这样新的 DF 将有两倍的列）。结果应如下所示：

ID       c1_r1   c1_r2   c2_r1   c2_r2   cX_rA
r1_r2    2        8        3       9       ..
r1_r3    ..      ..       ..       ..
rA_rB    ..                                

ID 名称不重要（它甚至可以是 MultiIndex），重要的列的顺序也不重要。

如何解决这个问题？

【问题讨论】：

我了解您试图提供一个最小的示例，但这似乎过于简约。你能发布一个实际的df 和最终结果吗？因为我很困惑，例如，单元格 c1_r1 和 r1_r3 中的值应该是什么

【参考方案1】：

考虑df

    c1  c2
ID        
r1   2   3
r2   8   9
r3   0   7

---

我会这样做

from itertools import combinations

a, b = map(list, zip(*combinations(df.index, 2)))

print(a, b, sep='\n')

['r1', 'r1', 'r2']
['r2', 'r3', 'r3']

然后使用pd.concat

d = pd.concat(
    [df.loc[a].reset_index(), df.loc[b].reset_index()],
    keys=['a', 'b'], axis=1
)

d

    a         b      
   ID c1 c2  ID c1 c2
0  r1  2  3  r2  8  9
1  r1  2  3  r3  0  7
2  r2  8  9  r3  0  7

最后，把松散的部分收起来

d.set_index([('a', 'ID'), ('b', 'ID')]).rename_axis(['a', 'b'])

       a     b   
      c1 c2 c1 c2
a  b             
r1 r2  2  3  8  9
   r3  2  3  0  7
r2 r3  8  9  0  7