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Pandas-两列的所有组合

  • Post category:Python

要求得到两列的所有组合，可以使用pandas的merge方法实现。下面是详细的讲解：

首先，我们需要准备一份具有两列数据的数据集。假设这份数据集是由两个DataFrame拼接得到的，分别是df1和df2。代码如下：

import pandas as pd

# 准备第一个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'name': ['Jim', 'Tom', 'Lucy'],
    'gender': ['male', 'male', 'female']
})

# 准备第二个DataFrame
df2 = pd.DataFrame({
    'age': [20, 25, 30],
    'score': [80, 90, 95]
})

# 使用concat方法拼接两个DataFrame
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

这样我们就得到了一个具有两列数据的DataFrame，其中一列是’name’，另一列是’gender’，同时还有’age’和’score’两列数据。

接下来，我们需要使用merge方法得到两列的所有组合。具体做法是，将DataFrame和自己本身进行merge，并且使用on参数指定要进行merge的列名。代码如下：

# 使用merge方法得到两列的所有组合
result = pd.merge(df, df, on=['key'])

# 删除重复的行
result = result[result['name_x'] != result['name_y']]

# 仅保留需要的列
result = result[['name_x', 'gender_x', 'name_y', 'gender_y']]

上述代码中，我们使用了一个key列进行merge，并且在merge之后删除了重复的行，最终保留了四列数据，分别是两个name和两个gender。其中，’name_x’和’gender_x’表示第一个DataFrame的两列，’name_y’和’gender_y’表示第二个DataFrame的两列，这样我们就得到了两列的所有组合。

完整的代码如下：

import pandas as pd

# 准备第一个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'name': ['Jim', 'Tom', 'Lucy'],
    'gender': ['male', 'male', 'female']
})

# 准备第二个DataFrame
df2 = pd.DataFrame({
    'age': [20, 25, 30],
    'score': [80, 90, 95]
})

# 使用concat方法拼接两个DataFrame
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 使用merge方法得到两列的所有组合
result = pd.merge(df, df, on=['key'])

# 删除重复的行
result = result[result['name_x'] != result['name_y']]

# 仅保留需要的列
result = result[['name_x', 'gender_x', 'name_y', 'gender_y']]

# 输出结果
print(result)
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