我正在嘗試在 dataframe 中創(chuàng)建所有可能的唯一列組合。因此，具有 A、B、C 和 D 列，組合將是AB、AC、AD、BC、BD、ABC、ABD。A B C D AB AC AD ...1 1 3 2 2 4 3為此，我創(chuàng)建了一個 for 循環(huán)：for i, comb in enumerate(df_p.columns): for comb2 in df_p.columns[i:]: if (comb != comb2) & (comb not in comb2)): df_p[comb + ' + ' + comb2] = df_p[comb].astype('str') + ' + ' + df_p[comb2].astype("str") print(" comb: " + comb + " combines with comb2: " + comb2)基本上，“comb”迭代器從第一列 (A) 開始，第二個迭代器“comb2”從第二列 (B) 開始，創(chuàng)建 AB，然后繼續(xù)直到創(chuàng)建所有 A 組合。然后，當 comb 到 B 時，comb2 從 C 開始，依此類推。if 條件阻止了 A + A 以及 A + BA 之類的事情（我在 df 中用更多的列測試它時遇到了一些錯誤）。我現(xiàn)在的問題是關于反向重復項，比如當?shù)饕晃挥谧帜?A 時創(chuàng)建“ABD”（并且迭代器二將它與所有列組合）以及當?shù)饕晃挥?D 時創(chuàng)建“DBA”而迭代器二完成所有操作組合。在我的研究中，我也嘗試過使用 itertools 組合，如下所示：set(itertools.combinations(df_p.columns, 2))對于 2 的組合，對于其他所有可能的組合，依此類推，但是后來我遇到了麻煩“映射”新創(chuàng)建的列組合（如 AB）與行值我原來的 df（對于這個例子，這將是 A 的行值 + B 的行值）。我更喜歡 itertools 選項，因為它可以更好地控制我們想要的組合數(shù)量，而且可能不難映射。有什么想法嗎？提前致謝。
2 回答
動漫人物
TA貢獻1815條經(jīng)驗 獲得超10個贊
IIUC，combinations并reduce與Series.add
from itertools import combinations
from functools import reduce
cols = df.columns.copy()
for i in range(2, len(cols) + 1):
for names in combinations(cols, i):
df[''.join(names)] = reduce(lambda cum_serie, new_serie_name: \
cum_serie.add(df[new_serie_name]),
names[1:],
df[names[0]])
print(df)
輸出
A B C D AB AC AD BC BD CD ABC ABD ACD BCD ABCD
0 1 1 3 2 2 4 3 4 3 5 5 4 6 6 7
編輯
df = df.rename(columns=str).astype(str)
cols = df.columns.copy()
for i in range(2, len(cols) + 1):
for names in combinations(cols, i):
df[' + '.join(names)] = reduce(lambda cum_serie, new_serie_name: \
cum_serie.str.cat(df[new_serie_name], ' + '),
names[1:],
df[names[0]])
print(df)
A B C D A + B A + C A + D B + C B + D C + D A + B + C A + B + D \
0 1 1 3 2 1 + 1 1 + 3 1 + 2 1 + 3 1 + 2 3 + 2 1 + 1 + 3 1 + 1 + 2
A + C + D B + C + D A + B + C + D
0 1 + 3 + 2 1 + 3 + 2 1 + 1 + 3 + 2
暮色呼如
TA貢獻1853條經(jīng)驗 獲得超9個贊
我認為使用combinations是正確的方法。
首先創(chuàng)建列組合列表：
col_combs = list(combinations(df.columns, 2))
然后要獲取僅包含任何給定組合的那些列的 df，將組合元組轉換為列表，并將其傳遞給數(shù)據(jù)框。
cols = list(col_combs[0]
comb_df = `df[col_combs)]
下面是一個最小示例，說明如何為 2 列的每個組合存儲單獨的數(shù)據(jù)框：
col_combs = list(combinations(df.columns, 2))
comb_dfs = []
for cols in col_combs:
temp = df[list(cols)].copy()
comb_dfs.append(temp)
為了讓它適用于更多的列組合，您只需combinations使用您想要的值運行幾個不同的值，并在制作數(shù)據(jù)框之前將所有結果收集到一個列表中。
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