Python 3 - 在字典和聚合中创建列表组合

Question

我想我在 pandas 中以一种倒退的方式来处理这一切。这是一个示例数据框：

Group rstart rend  qty
1     10000  11000 1000
1     10000  11000 8000
1     10000  11000 13000
1     10000  11000 1000
2     6000   8000  4000
2     6000   8000  9000
2     6000   8000  3000

最后，我试图确定组内介于范围之间的数量或数量组合，并将标志放在新列中（如果可能的话，也将组合保存在新列中）。

这是我到目前为止所做的以及我遇到问题的地方 - 自从我不熟悉这种语言以来，我一直在尝试各种不同的方式。

import pandas as pd
import numpy as np
import itertools

df = pd.read_csv('test.csv')
d = df[['group','qty']]
s = d.groupby('group')['qty'].apply(list).to_dict()
comb = list(map(dict,itertools.combinations(s.items(),2)))

我尝试的comb stmt 和多种变体只是打印字典。将 2 用于两个变体以对其进行测试但不起作用 - 这必须根据列表中值的数量进行调整。

我引入了数据集，然后想最好为每个分组和数量创建一个包含列表的字典，以便在单独的表中创建所有组合。一旦我有了每个值的组合和总和 - 链接回主数据框以与总数和标志进行比较。

我在创建与组关​​联的数量的每个组合并求和时遇到了问题。如果存储在所有字典的列表中，我可以执行它，但我需要按组分组。例如，第 1 组应该有 1000,8000 和 1000,13000 和 1000,1000 和 1000,8000,13000 等等。组合的数量可能因组而异。

任何人都可以帮助指导我正确的方向吗？也许我的想法是关于如何去做。

谢谢

Answer 1

这是一个自我解释的解决方案，它也将itertools.combination 与列表推导结合使用：

def aggregate(sub_df):
    # get boundaries and actual values 
    bound_low = sub_df["rstart"].iloc[0]
    bound_high = sub_df["rend"].iloc[0]
    values = sub_df["qty"].values

    # get possible combinations, iterate all lengths of combinations
    combis = [itertools.combinations(values, x+1)
              for x in range(len(values))]

    # flatten all combis and apply filter condition
    result = [combi for sub_combi in combis 
              for combi in sub_combi 
              if bound_low <= sum(combi) <= bound_high]

    return result

print(df.groupby("Group").apply(aggregate))

Group
1    [(1000, 8000, 1000)]
2          [(4000, 3000)]
dtype: object

但是，这里的group 1 should have 1000,8000 and 1000,13000 and 1000,1000 and 1000,8000,13000我听不懂。