我正在寻找我在我的商店中销售的产品之间的关系。 我有这本字典，里面有购物者碰巧购买的捆绑产品以及产品 ID 和销售额（这些产品是放在一起的）
| 键 | 价值 |
|---|---|
| ('产品1', '产品2') | 12 |
| ('Product2', 'Product4') | 7 |
| ('Product3', 'Product1','Product5') | 6 |
| ('Product5') | 4 |
我还有一个包含产品和产品名称的数据框（我不确定这里是否需要一个数据框，如果需要可以将其转换为字典）
| 产品 ID | 产品名称 |
|---|---|
| 产品 1 | 名称 1 |
| 产品 2 | 名称 2 |
| 产品 3 | 名称 3 |
| 产品 4 | 名称 4 |
有人可以推荐我使用产品 ID 从数据框中查找产品名称的最佳方法，以便我可以构建这样的东西
| 键 | 价值 |
|---|---|
| （产品 1，名称 1），（产品 2，名称 2） | 12 |
| （产品 2，名称 2），（产品 4，名称 4） | 7 |
| （产品 3，名称 3），（产品 1，名称 1），（产品 5，名称 5） | 6 |
我是 Python 新手，我还没有尝试过任何东西。
答案 0 :(得分：0)
设置：
import pandas as pd
from pprint import pprint
bundles = {
("Product 1", "Product 2"): 12,
("Product 2", "Product 4"): 7,
("Product 3", "Product 1", "Product 5"): 6,
("Product 5",): 4,
}
df = pd.DataFrame(
[{"product": f"Product {n}", "name": f"Name {n}"} for n in range(1, 6)]
)
pprint(bundles)
# {('Product 1', 'Product 2'): 12,
# ('Product 2', 'Product 4'): 7,
# ('Product 3', 'Product 1', 'Product 5'): 6,
# ('Product 5',): 4}
pprint(df)
# product name
# 0 Product 1 Name 1
# 1 Product 2 Name 2
# 2 Product 3 Name 3
# 3 Product 4 Name 4
# 4 Product 5 Name 5
可能的解决方案：
# Allow using the "product" values as keys in the .loc below
df = df.set_index("product")
# Use a list comprehension to generate the keys of the new dict
# and another one to generate the dict using the names from df
bundles_by_name = {
tuple(df.loc[prod, "name"] for prod in prods): bundles[prods] for prods in bundles
}
结果如下：
pprint(bundles_by_name)
# {('Name 1', 'Name 2'): 12,
# ('Name 2', 'Name 4'): 7,
# ('Name 3', 'Name 1', 'Name 5'): 6,
# ('Name 5',): 4}
答案 1 :(得分：0)
这是一个解决方案，它使用 explode() 将元组转换为多行，使用 merge() 将产品 ID 的“映射”连接到名称，并使用 groupby() 将“un-爆炸”结果：
result = (
df
.explode('Key')
.reset_index()
.merge(id2name, left_on='Key', right_on='Product ID')
.set_index('index')
.assign(Product=z[['Key', 'Product Name']].apply(tuple, axis=1))
.groupby(level=0)
.agg({'Product': list, 'Value': max})
)
>>> result
Product Value
row
0 [(Product1, Name 1), (Product2, Name 2)] 12
1 [(Product2, Name 2), (Product4, Name 4)] 7
2 [(Product1, Name 1), (Product3, Name 3), (Prod... 6
3 [(Product5, Name 5)] 4
用于可重现设置的前导是：
df = pd.DataFrame({
'Key': [
('Product1', 'Product2'),
('Product2', 'Product4'),
('Product3', 'Product1', 'Product5'),
('Product5',),
], 'Value': [12, 7, 6, 4]
})
id2name = pd.DataFrame({
'Product ID': [f'Product{i}' for i in range(6)],
'Product Name': [f'Name {i}' for i in range(6)],
})
说明
让我们看看上面链接表达式中的各个部分。
首先，将元组分解为多行，每行有一个值：
z = df.explode('Key')
>>> z
Key Value
0 Product1 12
0 Product2 12
1 Product2 7
1 Product4 7
2 Product3 6
2 Product1 6
2 Product5 6
3 Product5 4
然后，在 id2name 上合并，但保留原始索引：
z = z.reset_index().merge(id2name, left_on='Key', right_on='Product ID').set_index('index')
>>> z
Key Value Product ID Product Name
index
0 Product1 12 Product1 Name 1
2 Product1 6 Product1 Name 1
0 Product2 12 Product2 Name 2
1 Product2 7 Product2 Name 2
1 Product4 7 Product4 Name 4
2 Product3 6 Product3 Name 3
2 Product5 6 Product5 Name 5
3 Product5 4 Product5 Name 5
然后，从列 'Product ID' 和 'Product Name' 生成元组：
z = z.assign(Product=z[['Key', 'Product Name']].apply(tuple, axis=1))
>>> z
Key Value Product ID Product Name Product
index
0 Product1 12 Product1 Name 1 (Product1, Name 1)
2 Product1 6 Product1 Name 1 (Product1, Name 1)
0 Product2 12 Product2 Name 2 (Product2, Name 2)
1 Product2 7 Product2 Name 2 (Product2, Name 2)
1 Product4 7 Product4 Name 4 (Product4, Name 4)
2 Product3 6 Product3 Name 3 (Product3, Name 3)
2 Product5 6 Product5 Name 5 (Product5, Name 5)
3 Product5 4 Product5 Name 5 (Product5, Name 5)
最后，通过对索引 (level=0) 进行分组来再次创建列表（取消分解）：
z = z.groupby(level=0).agg({'Product': list, 'Value': max})
>>> z
Product Value
index
0 [(Product1, Name 1), (Product2, Name 2)] 12
1 [(Product2, Name 2), (Product4, Name 4)] 7
2 [(Product1, Name 1), (Product3, Name 3), (Prod... 6
3 [(Product5, Name 5)] 4
答案 2 :(得分：0)
非 Pandas 版本（可能不是最有效的）
#input
#If only one product: add a comma after the product, otherwise Python will not recognize it as a tupple
d = {('Product1', 'Product2'):"12", ('Product2', 'Product4'):"7", ('Product3', 'Product1','Product5'):"6", ('Product5',):"4"}
#Nested list for name references
l = [['Product1', 'Name1'],['Product2', 'Name2'],['Product3', 'Name3'],['Product4', 'Name4'],['Product5', 'Name5']]
out = {}
for products in d: #Loop through each tuple of products in dictionary d
t = []
for product in products: #Loop through each product in the products tupple
for names in l: #Loop through all names in the names list
if product == names[0]:
t.append(names[1]) #Append name to list
out[tuple(t)] = int(d[products]) #Convert list to tupple and construct the dictionary
print(out)
此示例的输出：
{('Name1', 'Name2'): 12, ('Name2', 'Name4'): 7, ('Name3', 'Name1', 'Name5'): 6, ('Name5',): 4}
答案 3 :(得分：0)
我已经创建了自己的数据集并进行了测试，代码如下：
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({"Product ID":["123","234","345"],"Product Name":["aa","bb","cc"]})
dff=pd.DataFrame({"Key":[("123","345"),("345","123","234"),("123","234")],"Value":["12","3","4"]})
print(df)
print(dff)
df.set_index("Product ID",inplace=True)
dc=df.to_dict()["Product Name"]
for i,row in enumerate(dff["Key"]):dff["Key"][i]=[(x,dc[x]) for x in row]
print(dff)
输出：
df:
Product ID Product Name
0 123 aa
1 234 bb
2 345 cc
dff:
Key Value
0 (123, 345) 12
1 (345, 123, 234) 3
2 (123, 234) 4
Last dff:
Key Value
0 [(123, aa), (345, cc)] 12
1 [(345, cc), (123, aa), (234, bb)] 3
2 [(123, aa), (234, bb)] 4
我已经对@Pierre D 可重现的设置数据进行了测试，这是它的代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Product ID': [f'Product{i}' for i in range(6)],'Product Name': [f'Name {i}' for i in range(6)],})
dff = pd.DataFrame({'Key': [('Product1', 'Product2'),('Product2', 'Product4'),('Product3', 'Product1', 'Product5'),('Product5',)], 'Value': [12, 7, 6, 4]})
print(df)
print(dff)
df.set_index("Product ID",inplace=True)
dc=df.to_dict()["Product Name"]
for i,row in enumerate(dff["Key"]):dff["Key"][i]=[(x,dc[x]) for x in row]
print(dff)
输出：
df:
Product ID Product Name
0 Product0 Name 0
1 Product1 Name 1
2 Product2 Name 2
3 Product3 Name 3
4 Product4 Name 4
5 Product5 Name 5
dff:
Key Value
0 (Product1, Product2) 12
1 (Product2, Product4) 7
2 (Product3, Product1, Product5) 6
3 (Product5,) 4
last dff:
Key Value
0 [(Product1, Name 1), (Product2, Name 2)] 12
1 [(Product2, Name 2), (Product4, Name 4)] 7
2 [(Product3, Name 3), (Product1, Name 1), (Prod... 6
3 [(Product5, Name 5)] 4
说明：
df.set_index("Product ID",inplace=True)
dc=df.to_dict()["Product Name"]
我们在这里：
Product Id 设置为索引，dc）。因此，我们可以将 Product Name 替换为 Product Id。for i,row in enumerate(dff["Key"]):dff["Key"][i]=[(x,dc[x]) for x in row]
我们正在做的：
(Product1, Product2) 列并使用该字典 ([(Product1, Name 1), (Product2, Name 2)]) 创建新的 Key，将 list of tuple 值更改为 dc。