Question

第一列中有一个包含人的“ ID”的数据框。每个人最多可以有3个人被分配到一个唯一的组（或集群）中。人的相关“ CO_ID”存储在其他3列中。如果一个人是一个人，即没有其他人被分配给它，则无论如何，应将其视为一个人的集群，其他列的值都为nan。同样适用于仅分配给例如另一个人：在这种情况下，一列包含“ CO_ID”，而其他两列则为nan。

我想知道如何通过一个称为“ CLUSTER”的附加列将这些群集（通过已经确定的CO_ID列）分配给每个ID？是否有预构建功能？

从提供的示例数据中可以明显看出，“ CO_ID”的顺序并不重要（对于ID = ID1，CO_ID1 = ID2和CO_ID2 = ID3或CO_ID1 = ID3和CO_ID2 = ID2）。

输入数据df1看起来像这样：

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'ID' : ['ID1','ID2','ID3','ID4','ID5','ID6','ID7','ID8','ID9','ID10'] ,
                    'CO_ID1' : ['ID2','ID1','ID2','ID6','ID8','ID4','ID4','ID5', np.nan, 'ID4'],
                    'CO_ID2' : ['ID3','ID3','ID1', 'ID7', np.nan, 'ID7','ID6',  np.nan, np.nan, 'ID6'],
                    'CO_ID3' : [np.nan, np.nan, np.nan, 'ID10', np.nan, 'ID10', 'ID10', np.nan, np.nan, 'ID7']})

Out[1]: 

  ID CO_ID1 CO_ID2 CO_ID3 
0   ID1    ID2    ID3    NaN      
1   ID2    ID1    ID3    NaN      
2   ID3    ID2    ID1    NaN      
3   ID4    ID6    ID7   ID10      
4   ID5    ID8    NaN    NaN      
5   ID6    ID4    ID7   ID10      
6   ID7    ID4    ID6   ID10      
7   ID8    ID5    NaN    NaN      
8   ID9    NaN    NaN    NaN      
9  ID10    ID4    ID6    ID7

所需的输出数据df2如下所示：

df2 = pd.DataFrame({'ID' : ['ID1','ID2','ID3','ID4','ID5','ID6','ID7','ID8','ID9','ID10'] ,
                    'CO_ID1' : ['ID2','ID1','ID2','ID6','ID8','ID4','ID4','ID5', np.nan, 'ID4'],
                    'CO_ID2' : ['ID3','ID3','ID1', 'ID7', np.nan, 'ID7','ID6',  np.nan, np.nan, 'ID6'],
                    'CO_ID3' : [np.nan, np.nan, np.nan, 'ID10', np.nan, 'ID10', 'ID10', np.nan, np.nan, 'ID7'],
                    'Cluster' : ['C1','C1','C1','C2','C3','C2','C2','C3','C4','C2']})

Out[2]:

  ID CO_ID1 CO_ID2 CO_ID3 Cluster
0   ID1    ID2    ID3    NaN      C1
1   ID2    ID1    ID3    NaN      C1
2   ID3    ID2    ID1    NaN      C1
3   ID4    ID6    ID7   ID10      C2
4   ID5    ID8    NaN    NaN      C3
5   ID6    ID4    ID7   ID10      C2
6   ID7    ID4    ID6   ID10      C2
7   ID8    ID5    NaN    NaN      C3
8   ID9    NaN    NaN    NaN      C4
9  ID10    ID4    ID6    ID7      C2

Answer 1

逐行应用frozenset以创建可哈希化和排序的不同组（因此它们出现在哪一行是无关紧要的）。按这些分组，并使用ngroup标记每个不同的组。

df1['Cluster'] = 'C'+ (df1.groupby(df1.apply(frozenset, 1), sort=False).ngroup()+1).astype('str')

输出

     ID CO_ID1 CO_ID2 CO_ID3 Cluster
0   ID1    ID2    ID3    NaN      C1
1   ID2    ID1    ID3    NaN      C1
2   ID3    ID2    ID1    NaN      C1
3   ID4    ID6    ID7   ID10      C2
4   ID5    ID8    NaN    NaN      C3
5   ID6    ID4    ID7   ID10      C2
6   ID7    ID4    ID6   ID10      C2
7   ID8    ID5    NaN    NaN      C3
8   ID9    NaN    NaN    NaN      C4
9  ID10    ID4    ID6    ID7      C2

如果性能是一个问题，请使用numpy进行排序。我们需要用字符串替换浮动NaN，以便可以跨列比较所有值。

import numpy as np

d = pd.DataFrame(np.sort(df1.replace(np.NaN, 'NaN').values, 1), index=df1.index)
df1['Cluster'] = 'C'+(d.groupby(d.columns.tolist()).ngroup()+1).astype('str')

为Python中的无序序列创建独特的集群

1 个答案:

输出