Question

我有一个像

这样的数据帧

我需要为0到1之间的每一对分配随机值，但必须为类似的对分配相同的随机值，如“1-3”，“3-1”和其他对。我期待像

这样的结果数据帧

 Sou  Des   Val
  1    3    0.1
  1    4    0.6
  2    3    0.9
  2    4    0.5
  3    1    0.1
  3    2    0.9
  4    1    0.6
  4    2    0.5

如何在python pandas中为“A-B”和“B-A”分配相同的随机值类似的对。

Answer 1

让我们首先创建一个按axis=1帮助DF排序：

In [304]: x = pd.DataFrame(np.sort(df, axis=1), df.index, df.columns)

In [305]: x
Out[305]:
   Sou  Des
0    1    3
1    1    4
2    2    3
3    2    4
4    1    3
5    2    3
6    1    4
7    2    4

现在我们可以按列进行分组：

In [306]: df['Val'] = (x.assign(c=1)
                        .groupby(x.columns.tolist())
                        .transform(lambda x: np.random.rand(1)))

In [307]: df
Out[307]:
   Sou  Des       Val
0    1    3  0.989035
1    1    4  0.918397
2    2    3  0.463653
3    2    4  0.313669
4    3    1  0.989035
5    3    2  0.463653
6    4    1  0.918397
7    4    2  0.313669

Answer 2

这是新方式

s=pd.crosstab(df.Sou,df.Des)

b = np.random.random_integers(-2000,2000,size=(len(s),len(s)))
sy = (b + b.T)/2

s.mul(sy).replace(0,np.nan).stack().reset_index()

Out[292]: 
   Sou  Des       0
0    1    3   -60.0
1    1    4  -867.0
2    2    3   269.0
3    2    4  1152.0
4    3    1   -60.0
5    3    2   269.0
6    4    1  -867.0
7    4    2  1152.0

Answer 3

这里的诀窍是远离数据框做一些工作。您可以将其分解为三个步骤：

汇总所有元组的列表(a,b)
为每对配置一个随机值，以便(b,a)和df具有相同的值
填写新栏目

假设您的数据框名为a <= b，我们可以列出所有订购的对，以便(a,b)。我认为这比试图跟踪(b,a)和pairs = set([(a,b) if a <= b else (b,a) for a, b in df.itertuples(index=False,name=None))更容易。

pair_dict

这很简单，可以为这些对中的每一对分配一个随机数并将其存储在字典中，因此我将其留给您。称之为df['Val'] = df.apply(<some function>, axis=1)。

现在，我们只需要查找值。我们最终想写

pair_dict

我们的函数在def func(row): if row['Sou'] <= row['Des']: key = (row['Sou'], row['Des']) else: key = (row['Des'], row['Sou']) return pair_dict[key]中查找适当的值。

不要试图把它塞进一个lambda（尽管我们可以），让我们单独写一下。

views
   --home(subfolder)
   --beranda(subfolder)
       --refresh.blade.php
   --layouts(subfolder)
       --master.blade.php

Answer 4

如果你可以使用来自hash（）方法的＆＃34; random＆＃34; 值，你可以使用frozenset（）实现

df = pd.DataFrame([[1,1,2,2,3,3,4,4],[3,4,3,4,1,2,1,2]]).T
df.columns = ['Sou','Des']
df['Val']= df.apply(lambda x: hash(frozenset([x["Sou"],x["Des"]])),axis=1)
print df

给出：

   Sou  Des         Val
0    1    3  1580307032
1    1    4 -1736016661
2    2    3   741508915
3    2    4 -1930135584
4    3    1  1580307032
5    3    2   741508915
6    4    1 -1736016661
7    4    2 -1930135584

参考： Why aren't Python sets hashable?

将相同的随机值分配给python Dataframe中的A-B，B-A对

4 个答案: