计算 pandas 中的行对

Question

我有这种数据框：

id  type
1   a
1   b
2   b
2   a
3   c
3   b

（每个 ID 肯定只有 2 行）

我想计算每对的数量，当一对是每个 ID 的两种类型时。 我的意思是，要获得上一张表的结果：

pair  count
(a, b)   2
(b, c)   1

谢谢！

Answer 1

您可以在排序后将一种类型的所有元素聚合到列表中

pair = df.sort_values('type').groupby('id').agg(tuple)

然后按此新列分组：

print(pair.groupby('type').size())

这使

type
(a, b)    2
(b, c)    1
dtype: int64

这里的排序确保你永远不会有(b, a) ，这总是变成(a, b)所以它们总是被组合在一起。 如果顺序很重要，请删除排序。

Answer 2

您可以使用frozenset将可散列的无序对象传递给value_counts ：

df.groupby('id')['type'].agg(frozenset).value_counts()

output：

(a, b)    2
(b, c)    1
Name: type, dtype: int64

请注意，索引中的对象是frozenset 。 我建议保持这种方式（并学习如何使用它们），但如果你真的需要元组：

out = df.groupby('id')['type'].agg(frozenset).value_counts()
out.index = out.index.map(tuple)