Python：从数据框的列中获取唯一值的组合答案

【问题标题】：Python: get combinations of unique values from columns of datafamePython：从数据框的列中获取唯一值的组合
【发布时间】：2020-07-11 21:23:55
【问题描述】：

我有一个这样的数据框：

id  a   b   c   d   e
0   a10 a11 a12 a13 a14
1   a10 a21 a12 a23 a24
2   a30 a21 a12 a33 a14
3   a30 a21 a12 a43 a44
4   a10 a51 a12 a53 a14

我想要数据框中长度为“x”的所有唯一组合列表。如果长度为 3，那么一些组合将是：

[[a10,a11,a12],[a10,a21,a12],[a10,a51,a12],[a30,a11,a12],[a30,a21,a12],[a30,a51,a12],
[a11,a12,a13],[a11,a12,a23],[a11,a12,a33],[a11,a12,a43],[a11,a12,a53],[a21,a12,a13]....]

只有两个约束：

1. Length of combination lists should be equal to the 'x'
2. In one combination, there can be at max only 1 unique value from a column of dataframe.

下面给出了构建数据框的最少代码。任何帮助都感激不尽。谢谢！

data_dict={'a':['a10','a10','a30','a30','a10'],
          'b':['a11','a21','a21','a21','a51'],
          'c':['a12','a12','a12','a12','a12'],
          'd':['a13','a23','a33','a43','a53'],
          'e':['a14','a24','a14','a44','a14']}
df1=pd.DataFrame(data_dict)

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe combinations

【解决方案1】：

要获得每列的唯一值：

aa = [list(product(np.unique(df1[col1]), 
                   np.unique(df1[col2]), 
                   np.unique(df1[col3]))) 
      for col1, col2, col3 in list(combinations(df1.columns, 3))]

旧答案

首先，我们使用np.flatten 将您的矩阵展平为一维数组，并使用np.unique 获取唯一值，然后我们使用itertools.combinations：

from itertools import combinations

a = np.unique(df1.to_numpy().flatten())
aa = set(combinations(a, 3))

{('a10', 'a11', 'a12'),
 ('a10', 'a11', 'a13'),
 ('a10', 'a11', 'a14'),
 ('a10', 'a11', 'a21'),
 ('a10', 'a11', 'a23'),
 ('a10', 'a11', 'a24'),
 ('a10', 'a11', 'a30'),
 ('a10', 'a11', 'a33'),
 ('a10', 'a11', 'a43'),
 ('a10', 'a11', 'a44'),
 ('a10', 'a11', 'a51'),
 ('a10', 'a11', 'a53'),
 ('a10', 'a12', 'a13'),
 ('a10', 'a12', 'a14'),
 ...

或者实际获取列表（效率较低）：

from itertools import combinations

a = np.unique(df1.to_numpy().flatten())
aa = [list(x) for x in set(combinations(a, 3))]

[['a12', 'a33', 'a51'],
 ['a11', 'a12', 'a13'],
 ['a10', 'a11', 'a21'],
 ['a10', 'a23', 'a24'],
 ['a12', 'a14', 'a24'],
 ['a14', 'a43', 'a53'],
 ['a11', 'a21', 'a53'],
 ['a10', 'a12', 'a24'],
 ['a12', 'a21', 'a44'],
 ['a12', 'a30', 'a51'],
 ['a14', 'a23', 'a30'],
 ...

【讨论】：

但是 "['a10', 'a11', 'a21']" 有 2 个来自列 'b' 的值。单个列中的值不应超过 1 个。

【解决方案2】：

将combinations 与sets 的每个列创建的sets 过滤一起用于第二个条件：

from  itertools import combinations

L = [set(df[x]) for x in df]
a = [x for x in combinations(np.unique(df.values.ravel()), 3) 
     if all(len(set(x).intersection(y)) < 2 for y in L)]

【讨论】：

谢谢！我仍在消化它是如何发挥魅力的，但它正在产生良好而快速的结果。