Python获取在数据框中出现最多的类别对

Question

鉴于下表是数据集，有 4 列和数据集的前 14 行，但有超过 10,000 行。在一个订单中，有多个产品出售给一个客户。

我想知道，在所有订单中，哪一对产品类别出现最多？示例（Cat1 和 Cat2）

使用任何 python 库，如 numpy、pandas 等。仅使用 python 解决

注意 - 只有 3 个类别，产品 ID 是唯一列，订单 ID 和客户 ID 不重复。

OrderID ProdID Prodcategory Client ID
4997    1   Cat 1   21
4997    2   Cat 1   22
4997    3   Cat 2   23
4997    4   Cat 3   24
2001    5   Cat 1   25
2001    6   Cat 2   26
2001    7   Cat 2   27
2001    8   Cat 2   28
2001    9   Cat 3   29
2376    10  Cat 3   30
2376    11  Cat 1   31
2376    12  Cat 2   32
2376    13  Cat 3   33
2376    14  Cat 1   34

我想要在所有订单中出现最多的对。例如订单 4997 (Cat 1, Cat 2) (Cat 2, Cat 3) 和 (Cat 1, Cat 3 ) 都出现一次。在 2001 年的订单中，(Cat 1, Cat 2) (Cat1, Cat 3) (Cat 2, Cat 3) 出现一次 总的来说，我想要在所有订单中哪一对具有最多的价值计数，即出现最多

我的方法

# Import required libraries
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt



# Read the data into the dataframe
#df = pd.read_clipboard()
df



df.columns



df["Product category "].value_counts()



mylabels = ['Cat 2', 'Cat 1', 'Cat 3']
plt.pie(df["Product category "].value_counts(), labels = mylabels)
plt.show() 

但这种方法只显示，整体价值计数，而不是重复对

Answer 1

尝试使用数据透视表来计算出现次数。 Cat 1 和 Cat 2 似乎卖得最多。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from io import StringIO

data="""
OrderID,ProdID,Prodcategory,ClientID
4997,1,'Cat 1',21
4997,2,'Cat 1',22
4997,3,'Cat 2',23
4997,4,'Cat 3',24
2001,5,'Cat 1',25
2001,6,'Cat 2',26
2001,7,'Cat 2',27
2001,8,'Cat 2',28
2001,9,'Cat 3',29
2376,10,'Cat 3',30
2376,11,'Cat 1',31
2376,12,'Cat 2',32
2376,13,'Cat 3',33
2376,14,'Cat 1',34
"""

 # a. create a dataframe from data
 df = pd.read_csv(StringIO(data), sep=',')

 # b. count the occurrence of Productcategory using a pivot_table
 category_list=df['Prodcategory'].unique()
 order_list=df['OrderID'].unique()

 dict=defaultdict(tuple)
 combinations_object = itertools.combinations(category_list, 2)
 for item in combinations_object:
     for order in order_list:
         filter="OrderID=={} and (Prodcategory=='{}' or Prodcategory=='{}')".format(order,item[0],item[1])
         key=item+(order,)
        count=len(df.query(filter))
        if count>0:
             dict[key]=count
for item,value in dict.items():
     print(item,value)

输出：

key:(category combinations and orderID)

key                      occurrences
('Cat 1', 'Cat 2', 4997) 3
('Cat 1', 'Cat 2', 2001) 4
('Cat 1', 'Cat 2', 2376) 3
('Cat 1', 'Cat 3', 4997) 3
('Cat 1', 'Cat 3', 2001) 2
('Cat 1', 'Cat 3', 2376) 4
('Cat 2', 'Cat 3', 4997) 2
('Cat 2', 'Cat 3', 2001) 4
('Cat 2', 'Cat 3', 2376) 3

Answer 2

您可以将列聚合到一个 lit，将来自 itertools 的组合应用到列表集（以删除重复项），然后将结果添加到一个新列以调用 value_counts

from itertools import combinations
cats=df.groupby('OrderID')['Prodcategory']\
    .agg(list)\
    .apply(lambda x:list(combinations(set(x),2)))\
    .explode()

cats
OrderID
2001    (Cat2, Cat1)
2001    (Cat2, Cat3)
2001    (Cat1, Cat3)
2376    (Cat2, Cat1)
2376    (Cat2, Cat3)
2376    (Cat1, Cat3)
4997    (Cat2, Cat1)
4997    (Cat2, Cat3)
4997    (Cat1, Cat3)

cats.value_counts()

(Cat2, Cat3)    3
(Cat1, Cat3)    3
(Cat2, Cat1)    3

Answer 3

使用crosstab/groupby().size() 获取订单中每个类别的出现次数。然后矩阵乘法计算共现：

ct = pd.crosstab(df['OrderID'], df['Prodcategory']).gt(0).astype(int)
co_occur = (ct.T @ ct)

输出：

Prodcategory  Cat 1  Cat 2  Cat 3
Prodcategory                     
Cat 1             3      3      3
Cat 2             3      3      3
Cat 3             3      3      3

然后您可以屏蔽重复项，堆叠并使用输出：

counts = co_occur.where(np.tri(len(co_occur), k=-1, dtype=bool)).stack()

这是：

Prodcategory  Prodcategory
Cat 2         Cat 1           3.0
Cat 3         Cat 1           3.0
              Cat 2           3.0
dtype: float64

和counts.idxmax() 会给你出现最多的一对。