在数据帧上的 Pandas groupby 之后循环遍历组

Question

我有以下 Pandas Dataframe 并创建了一个 groupby 对象：

df = pd.DataFrame({'Colors': ['blue', 'blue', 'orange',
                              'purple', 'orange', 'purple', 'blue'], 
                   'Price': ['500', '500', '200', '300', '765', '1100', '762', 
                              '650'],
                   'Style': ['farm', 'contemporary', 'modern', 'MDM', 
                             'contemporary', 'farm', 'contemporary'],
                   'Location': ['far', 'near', 'far', 'far', 'near', 'far', 'far', 
                                'near']})

grouped_df = df.groupby(['Colors', 'Price', 'Style', 'Location'])

Groups in grouped_df are: 

grouped_df = 

Colors   Price   Style         Location
blue     500     contemporary  near
                 farm          far
         650     contemporary  near
orange   1100    contemporary  far
         250     modern        far
purple   762     farm          far
         765     MDM           near

我可以通过执行以下操作来遍历组：

for name, group in grouped_df:
    ..........

但是如何对所有组对进行嵌套的 for 循环以对每个唯一的组对执行操作？ 明确地说，这有点像使用组 1 并与其他组迭代所有唯一对，移动到组 2 并执行相同的操作并重复。 具体来说，每个操作最终都会成为对组对的 pd.merge() 操作。 这可能吗？

还是可以通过MultiIndex或其他方式使用reindex来实现？

Answer 1

我假设无论顺序如何，您都不想重复相同的组对。 在这种情况下，您可以使用itertools.combinations

import itertools as it

grouped_df = df.groupby(['Colors', 'Price', 'Style', 'Location'])

for (name1, group1), (name2, group2) in it.combinations(grouped_df, 2):
    # (...)