如何在for循环中一次访问两个元素而不会在python中重复？答案

【问题标题】：How to access two elements at once in a for loop without duplicates in python?如何在for循环中一次访问两个元素而不会在python中重复？
【发布时间】：2021-06-14 08:36:34
【问题描述】：

我有一个如下所示的表格：

Celebrity	Username
A	user1
B	user1
C	user2
A	user3
A	user2
D	user2
D	user3

我写了一个函数来查找两个名人之间的用户重叠：

def num_of_fans_overlap(cel1,cel2,data,Celebrity,Usernames):
    l = [cel1,cel2]
    Res = len(data.loc[data['Usernames'].map(data.groupby('Usernames').agg(set)['Celebrity'].eq(set(l)))])/2
    return print(int(Res))

例如，如果我运行 num_of_fans_overlap(A,B,data,"Celebrity","Username")，我会得到 1，这意味着一个用户关注了两个名人。

现在我想运行一个 for 循环，输出应该是这样的：

("A", "B", 1)
("A", "C", 1)
("A", "D", 2)
("B", "C", 0)
("B", "D", 0)
("C", "D", 1)

I have been stuck here. Hope someone can help.

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas for-loop

【解决方案1】：

这样做的幼稚方法：

celebs = ["A", "B", "C", "D"]
for i in range(len(celebs)):
    for j in range(i+1, len(celebs)):
        celeb_pairs = (celebs[i], celebs[j])
        run_your_function_here(*celeb_pairs, other, parameters)

您也可以使用itertools.combinations 函数优雅地做到这一点：

import itertools

celebs = ["A", "B", "C", "D"]
for celeb1, celeb2 in itertools.combinations(celebs, 2):
    run_your_function_here

【讨论】：

【解决方案2】：

检查crosstab 然后dot

s = pd.crosstab(df.Celebrity,df.Username)
s = s.dot(s.T)
out = s.mask(np.triu(np.ones(s.shape)).astype(bool)).stack()
Out[301]: 
Celebrity  Celebrity
B          A            1.0
C          A            1.0
           B            0.0
D          A            2.0
           B            0.0
           C            1.0
dtype: float64

【讨论】：

哇，虽然这不是我想要的，但它看起来非常有用。我可能会将此应用到我未来的工作中。非常感谢您的分享！

【解决方案3】：

首先，函数num_of_fans_overlap 不应返回print()。

def num_of_fans_overlap(cel1,cel2,data):
    l = [cel1,cel2]
    Res = len(data.loc[data['Usernames'].map(data.groupby('Usernames').agg(set)['Celebrity'].eq(set(l)))])/2
    return int(Res)

其次，如果变量celebrities 是Celebrity 列上的唯一值列表。


from itertools import combinations
celebrities = list(data.Celebrity.unique())
for (cel1, cel2) in combinations(celebrities, 2):
   fans_overlap = num_of_fans_overlap(cel1, cel2, data)
   print((cel1, cel2, fans_overlap))

【讨论】：