Question

我在熊猫数据框中有两列A和B，其中值重复多次。对于A中的唯一值，预计B也将具有“另一个”唯一值。 A的每个唯一值在B中都有一个对应的唯一值（请参见下面的示例，以两个列表的形式）。但是由于每列中的每个值都重复多次，因此我想检查两列之间是否存在一对一的关系。熊猫中是否有任何内置功能可以检查？如果不是，是否有一种有效的方法来完成该任务？

示例：

A = [1, 3, 3, 2, 1, 2, 1, 1]
B = [5, 12, 12, 10, 5, 10, 5, 5]

在这里，对于A中的每个1，B中的对应值始终为5，仅此而已。同样，对于2-> 10，对于3-> 12。因此，A中的每个数字在B中只有一个/唯一的对应数字（而没有其他数字）。我称这种一对一的关系。现在，我要检查熊猫数据框中的两列之间是否存在这种关系。

不满足此关系的示例：

A = [1, 3, 3, 2, 1, 2, 1, 1]
B = [5, 12, 12, 10, 5, 10, 7, 5]

在这里，A中的1在B中没有唯一的对应值。它具有两个对应的值-5和7。因此，不满足该关系。

Answer 1

考虑您有一些数据框：

 d = df({'A': [1, 3, 1, 2, 1, 3, 2], 'B': [4, 6, 4, 5, 4, 6, 5]})

d具有groupby方法，该方法返回GroupBy object。例如，这是用于按相等的列值对一些行进行分组的接口。

 gb = d.groupby('A')
 grouped_b_column = gb['B']

在分组的行上，您可以执行聚合。让我们在每个组中找到最小值和最大值。

res = grouped_b_column.agg([np.min, np.max])

>>> print(res)
   amin  amax
A            
1     4     4
2     5     5
3     6     6

现在我们只应该检查每个组中的amin和amax是否相等，所以每个组都由相等的B字段组成：

res['amin'].equals(res['amax'])

如果此检查正常，则对于每个A，您都有唯一的B。现在，您应该为交换的A和B列检查相同的条件。

检查两列之间的一对一关系

1 个答案: