多列的itertools组合

Question

我有这个数据

product color size
p1      Red   XXL
p2      Blue  XL
p3            L
              S

我想从列中进行如下组合：

p1, Red, XXL
p1, Red, XL
.
.
p3, Blue, S

我尝试在一个列表中创建所有列，然后使用 itertools.combinations 但结果包含一些不需要的数据，例如：

p1, p2, p3 要么 红色、蓝色、XXL 要么 XXL、XL、S ....

我的代码是：

df = read_csv('./GenerateProducts.csv', delimiter=',')
df_columns = df.columns.tolist()

list_data = DataFrame()
for i in df_columns:
    list_data = concat([list_data,df[i].dropna(axis=0)])

generated_products = DataFrame( combinations( list_data[0] ,len(df_columns) ) )

我也在尝试让它动态化 我试图将列变成 dict 然后使用键作为数据的指针，但我不知道如何实现这个逻辑，我对 dict 的经验太浅了

data = dict()
for i in df_columns:
    data[i] = df[i].dropna(axis=0)

我阅读了关于 itertools.product 的文章，这就是为什么我制作 dict 也使用 for 循环使用 dict 键进行相同的更改。

我认为我对 dict 的执行让我感到困惑，任何指导

编辑：

我已经开始工作了

temp = []
for i in df_columns:
    temp += [data[i]]
    
final_df = DataFrame(product(*temp), columns=df_columns)
final_df

我想知道是否有更有效的方法来完成相同的结果

谢谢

Answer 1

是的，有一种更高效的方法，使用itertools.product()：

import itertools

prod1 = ['p1', 'p2', 'p3']
color1 = ['Red', 'Blue']
size1 = ['XXL', 'XL', 'L', 'S']
t1 = itertools.product(prod1, color1, size1)
for t in t1:
    print(t)

输出

('p1', 'Red', 'XXL')
('p1', 'Red', 'XL')
('p1', 'Red', 'L')
('p1', 'Red', 'S')
('p1', 'Blue', 'XXL')
('p1', 'Blue', 'XL')
('p1', 'Blue', 'L')
('p1', 'Blue', 'S')
('p2', 'Red', 'XXL')
('p2', 'Red', 'XL')
('p2', 'Red', 'L')
('p2', 'Red', 'S')
('p2', 'Blue', 'XXL')
('p2', 'Blue', 'XL')
('p2', 'Blue', 'L')
('p2', 'Blue', 'S')
('p3', 'Red', 'XXL')
('p3', 'Red', 'XL')
('p3', 'Red', 'L')
('p3', 'Red', 'S')
('p3', 'Blue', 'XXL')
('p3', 'Blue', 'XL')
('p3', 'Blue', 'L')
('p3', 'Blue', 'S')

Answer 2

我假设您的数据在您的数据框中存储如下（5 行 x 3 列）。

  product color size
0      p1   Red  XXL
1      p2  Blue   XL
2      p3          L
3                  S

使用列表理解

您想创建一个包含这些的组合的数据框。您可以使用列表推导来执行此操作，然后根据结果创建数据框。

这里是怎么做的。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'product':['p1','p2','p3',''],
                   'color':['Red','Blue','',''],
                   'size':['XXL','XL','L','S']})

outlist = [(i,j,k)
           for i in df['product'] if i != ''
           for j in df['color'] if j != ''
           for k in df['size']]

newdf = pd.DataFrame(data=outlist,columns=['product','color','size'])
print (newdf)

新的数据框将是：

   product color size
0       p1   Red  XXL
1       p1   Red   XL
2       p1   Red    L
3       p1   Red    S
4       p1  Blue  XXL
5       p1  Blue   XL
6       p1  Blue    L
7       p1  Blue    S
8       p2   Red  XXL
9       p2   Red   XL
10      p2   Red    L
11      p2   Red    S
12      p2  Blue  XXL
13      p2  Blue   XL
14      p2  Blue    L
15      p2  Blue    S
16      p3   Red  XXL
17      p3   Red   XL
18      p3   Red    L
19      p3   Red    S
20      p3  Blue  XXL
21      p3  Blue   XL
22      p3  Blue    L
23      p3  Blue    S

使用来自 itertools 的产品

另一种方法是使用product from itertools

您可以这样做：

import pandas as pd
from itertools import product
df = pd.DataFrame({'product':['p1','p2','p3',''],
                   'color':['Red','Blue','',''],
                   'size':['XXL','XL','L','S']})

print (df)

new_df = pd.DataFrame(data=list(product(df['product'],
                                        df['color'],
                                        df['size'])),
                      columns=['product','color','size'])
new_df.drop(new_df[(new_df['product'] == '') | (new_df['color'] == '')].index, inplace = True)
new_df = new_df.reset_index(drop=True)
print (new_df)

请注意，我必须删除具有 product = '' 或 size = '' 的行，因为数据框具有这些值，我们想忽略它们。

这样做的结果将是：

   product color size
0       p1   Red  XXL
1       p1   Red   XL
2       p1   Red    L
3       p1   Red    S
4       p1  Blue  XXL
5       p1  Blue   XL
6       p1  Blue    L
7       p1  Blue    S
8       p2   Red  XXL
9       p2   Red   XL
10      p2   Red    L
11      p2   Red    S
12      p2  Blue  XXL
13      p2  Blue   XL
14      p2  Blue    L
15      p2  Blue    S
16      p3   Red  XXL
17      p3   Red   XL
18      p3   Red    L
19      p3   Red    S
20      p3  Blue  XXL
21      p3  Blue   XL
22      p3  Blue    L
23      p3  Blue    S