根据Python中数据框中的条件创建包含所有唯一可能组合的列表

Question

我有以下数据集：

d = {
'Company':['A','A','A','A','B','B','B','B','C','C','C','C','D','D','D','D'],
'Individual': [1,2,3,4,1,5,6,7,1,8,9,10,10,11,12,13]
}

现在，我需要在Python中创建一个“公司”元素对的列表，它们对应于“个人”中的值。

例如，对于上面的数据集，上面的输出应如下所示：（（A，B），（A，C），（B，C），（C，D））。 前三个元组，因为个体1是附属的A，B和C以及最后一个，个人10隶属于C和D.

进一步说明 - 如果individual = 1，则上述数据集具有“A”，“B”和“C”值。 现在，我想创建这三个值（元组）的所有唯一组合，因此它应该创建一个包含元组（A，B），（A，C）和（B，C）的列表。 接下来是个人= 2。 这里只有值'A'，因此没有元组可以附加到列表中。 对于下一个人，每个人只有一个相应的公司，因此没有进一步的配对。 必须添加的唯一其他元组是Individual = 10，因为它具有值'C'和'D' - 因此应该将元组（C，D）添加到列表中。

Answer 1

一种解决方案是使用pandas ：

import pandas as pd

d = {'Company':['A','A','A','B','B','B','C','C','C'],'Individual': [1,2,3,1,4,5,3,6,7]}

df = pd.DataFrame(d).groupby('Individual')['Company'].apply(list).reset_index()
companies = df.loc[df['Company'].map(len)>1, 'Company'].tolist()

# [['A', 'B'], ['A', 'C']]

这不是最有效的方式，但它可能是直观的。

Answer 2

试试这个，

temp=df[df.duplicated(subset=['Individual'],keep=False)]
print temp.groupby(['Individual'])['Company'].unique()

>>>1    [A, B]
>>>3    [A, C]

Answer 3

以下是您提炼问题的解决方案：

from collections import defaultdict
from itertools import combinations

data = {'Company':['A','A','A','A','B','B','B','B','C','C','C','C','D','D','D','D'],
        'Individual': [1,2,3,4,1,5,6,7,1,8,9,10,10,11,12,13]}

d = defaultdict(set)

for i, j in zip(data['Individual'], data['Company']):
    d[i].add(j)

res = {k: sorted(map(sorted, combinations(v, 2))) for k, v in d.items()}

# {1: [['A', 'B'], ['A', 'C'], ['B', 'C']],
#  2: [],
#  3: [],
#  4: [],
#  5: [],
#  6: [],
#  7: [],
#  8: [],
#  9: [],
#  10: [['C', 'D']],
#  11: [],
#  12: [],
#  13: []}