將 function 應用於每個列組合

Question

我有這個 dataframe 值（忽略數字）

| A | B || C | D |
| 5 | 7 ||15 | 9 |
|13 | 12||15 | 9 |
|15 | 9 ||15 | 9 |
| 5 | 7 ||15 | 9 |
|13 | 12||15 | 9 |

我想應用一個函數（y，x），其中（y，x）指的是 dataframe 中的每一對可能的列（其中 y 與 x 不同），然后將 output 從 ZC1C425Z074E68384F1111145Z074aC 保存到字典中。

dict = {
  "A_B": ["blah", "blah", "blah"]
  "A_C": ["blah", "blah", "blah"]
  "A_D': ["blah", "blah", "blah"]
}

字典將 output ["blah", "blah", "blah"] 存儲為字典中的列表。

有什么辦法可以做到這一點嗎？

我想我必須為列的每個可能組合創建一個 for 循環，然后將 function 應用於此，但我不確定如何解決這個問題。 感謝任何幫助。 謝謝！

Answer 1

您可以使用itertools獲取所有唯一的列對，然后創建一個循環以對它們應用操作：

import itertools

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4), columns=['A','B','C','D'])

output = {}
for x, y in itertools.combinations(df.columns, 2):
    output[f'{x}_{y}'] = (df[x] * df[y]).to_list()

print(output)

結果：

{'A_B': [0.5373750437559887,
  0.12077240904054208,
  0.02128148027667116,
  0.007578133428536173],
 'A_C': [0.039529837951733815,
  0.6965081691767399,
  0.04341804790548652,
  0.06767107788435821],
 'A_D': [0.07986784691848457,
  0.6510775100893785,
  0.05386515105603322,
  0.031171732070095028],
 'B_C': [0.03800661675931452,
  0.1710653815593833,
  0.136685425122361,
  0.07191805478874766],
 'B_D': [0.0767902629130131,
  0.15990741762557956,
  0.16957420765210682,
  0.033128042362621186],
 'C_D': [0.00564876743811126,
  0.9222041985664514,
  0.3459618868451074,
  0.2958261893932231]}

在這里，操作是乘法* ，但您可以將其替換為其他一些 function，例如：

# find the maximum across the two columns
output = {}
for x, y in itertools.combinations(df.columns, 2):
    output[f'{x}_{y}'] = np.max(pd.concat([df[x], df[y]]))

print(output)
# {'A_B': 0.8884565587865458, 'A_C': 0.8687553149454967, 'A_D': 0.9452913147551872, 'B_C': 0.8884565587865458, 'B_D': 0.9452913147551872, 'C_D': 0.9452913147551872}