Question

我有n一栏的数据。我想建立一个新的数据框架,其中包含所有现有各栏以及任何2个(ab、ac、...)、3个(abc、abd、......)、4个(bd、abce、...)、5个(bcde、abcdf、...)栏和N(abcdef)栏的所有可能产品。唯一的标准是没有任何产品重复一栏。以下是n=3:

<>光度>

col1: a
col2: b
col3: c

<>加强>

col1: a
col2: b
col3: c
col4: a*b
col5: a*c
col6: b*c
col7: a*b*c

建立这种数据框架的最有效方式是什么?

Answer 1

我建议使用<代码>tertools.combination(),以获得一定长度的栏目的所有组合,并在栏目中填入。

Example:

import numpy as np
import pandas as pd
import itertools


df = pd.DataFrame({col: np.random.rand(10) for col in  abcdef })


def all_combined_product_cols(df):
    cols = list(df.columns)
    product_cols = []
    for length in range(1, len(cols) + 1):
        for combination in itertools.combinations(cols, r=length):
            combined_col = None
            for col in combination:
                if combined_col is None:
                    combined_col = df[col].copy()
                else:
                    combined_col *= df[col]
            combined_col.name =  _ .join(combination)
            product_cols.append(combined_col)
    return pd.concat(product_cols, axis=1)


print(all_combined_product_cols(df))

Answer 2

我将建造一个powerset, 然后,code<>:<>>>>>>>>>><>>>>>><>>>>>>><>>>>>>>>>>>>>><>>>>>>>>>>>>>>>>>>><>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>

# pip install more_itertools
from more_itertools import powerset

out = (
    df.assign(
        **{
        col: df.eval(col)
        for col in map("*".join, list(powerset(df.columns))[4:])
        }
    )
)

产出:

     a    b    c  a*b  a*c  b*c  a*b*c
0 0.55 0.72 0.60 0.39 0.33 0.43   0.24
1 0.54 0.42 0.65 0.23 0.35 0.27   0.15
2 0.44 0.89 0.96 0.39 0.42 0.86   0.38
3 0.38 0.79 0.53 0.30 0.20 0.42   0.16
4 0.57 0.93 0.07 0.53 0.04 0.07   0.04
5 0.09 0.02 0.83 0.00 0.07 0.02   0.00
6 0.78 0.87 0.98 0.68 0.76 0.85   0.66
7 0.80 0.46 0.78 0.37 0.62 0.36   0.29
8 0.12 0.64 0.14 0.08 0.02 0.09   0.01
9 0.94 0.52 0.41 0.49 0.39 0.22   0.20

[10 rows x 7 columns]

使用的投入:

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 3), columns=list("abc"))

友情链接