根据唯一对值过滤熊猫数据框答案

【问题标题】：Filter pandas data frame on unique pair values根据唯一对值过滤熊猫数据框
【发布时间】：2017-10-26 10:08:48
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，其中包含有关两支球队在不同时间进行的比赛的信息：

TeamA   TeamB   Time

1   2   12:06
1   2   13.14
1   3   14.14
1   3   13.14
3   1   15.22

获取仅包含有关独特团队对的信息的“子”数据帧的最简单方法是什么（不是双循环），例如：

对于（1,2）：

TeamA   TeamB   Time

1   2   12:06
1   2   13.14

对于 (1,3)：

TeamA   TeamB   Time

1   3   14.14
1   3   13.14

等等

编辑：

我事先不知道数据框中的团队。那就是我需要为每对可能的团队提供一个数据框。

【问题讨论】：

为什么 (3, 1) 不被视为第 2 组的一部分？
在某个辅助列中连接团队 A 和团队 B，例如放入排序列表，然后在此辅助列上进行分组
(3,1) 或 (1,3) 也应该在同一个组中，不应该吗？
你能回答我的问题吗？如果不是，那么我的答案无效，我想将其删除。谢谢。
是的，你认为它是第 1 组的一部分

标签： python pandas slice

【解决方案1】：

创建dictionary of DataFrames:

dfs = dict(tuple(df.groupby(['TeamA','TeamB'])))
print (dfs[(1,2)])
   TeamA  TeamB   Time
0      1      2  12:06
1      1      2  13.14

print (dfs[(1,3)])
   TeamA  TeamB   Time
2      1      3  14.14
3      1      3  13.14

如果想要所有值：

for i, x in dfs.items():
    print (x)
   TeamA  TeamB   Time
0      1      2  12:06
1      1      2  13.14
   TeamA  TeamB   Time
2      1      3  14.14
3      1      3  13.14
   TeamA  TeamB   Time
4      3      1  15.22

如果想在同一组中的最后一行：

cols = ['TeamA','TeamB']
a = df[cols].apply(sorted, 1)
dfs = dict(tuple(df.groupby([a[cols[0]], a[cols[1]]])))

for i, x in dfs.items():
    print (x)
   TeamA  TeamB   Time
0      1      2  12:06
1      1      2  13.14

   TeamA  TeamB   Time
2      1      3  14.14
3      1      3  13.14
4      3      1  15.22

【讨论】：

但是我不提前知道有哪些团队可以使用
然后简单地按字典循环，我将其添加到答案中。
谢谢，效果很好，但我怀疑这是否是从计算角度来看的最佳方法/
您认为解决方案是否很快？
对于存储多个DataFrames 是dictionary 非常好的选择。