Question

我们有一个包含2列的DataFrame，如下所示：

|Type   |list_dates  |  
|:----:|:-----------:|  
|1    |['a','b','c']|  
|2    |['d','e','f','g']|

我们需要在复制Type时生成所有列表元素的组合，如下所示：

|Type   |list_dates  |  
|:----:|:-----------:|  
|1    |['a','b']|  
|1    |['a','c']|  
|1    |['b','c']|  
|2    |['d','e']|  
|2    |['e','f']|  
.....

为了生成组合，我们使用以下代码：

import itertools
list(itertools.combinations(df.list_dates,2) )

有什么建议吗？

Answer 1

我认为纯python解决方案效果最好。因此，首先按hamcrest-core-1.3.jar // i believe thats not needed, but leave it anyway jboss-logging-3.2.1.Final.jar undertow-core-2.0.0.Alpha1.jar xnio-api-3.3.6.Final.jar xnio-nio-3.3.6.Final.jar创建元组，然后按组合创建dict。最后由构造函数创建list of tuples：

DataFrame

或嵌套import itertools L = [] for x, y in zip(df['Type'], df['list_dates']): a = list(itertools.combinations(y,2)) for i in a: L.append((x, list(i)))解决方案：

list comprehension

谢谢，piRSquared提出了很好的建议 - 如果L = [(x, list(i)) for x, y in zip(df['Type'], df['list_dates']) for i in list(itertools.combinations(y,2))] df = pd.DataFrame(L, columns=['Type','list_dates']) print (df) Type list_dates 0 1 [a, b] 1 1 [a, c] 2 1 [b, c] 3 2 [d, e] 4 2 [d, f] 5 2 [d, g] 6 2 [e, f] 7 2 [e, g] 8 2 [f, g]只有DataFrame：

2 columns

如果有更多列首先过滤：

import itertools

L = []
for x, y in df.values:
    a = list(itertools.combinations(y,2))
    for i in a:
        L.append((x, list(i)))

L = [(x, list(i)) for x, y in df.values for i in list(itertools.combinations(y,2))]

从列中的列表生成组合

1 个答案: