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如何从数据帧构建网络

networkx pandas python

user517696 · 技术社区 · 8 年前

我有这样一个数据帧:

User ID  Item   Category
U1       A      Furniture
U2       B      Sports
U3       C      Furniture
U2       A      Grocery
U3       B      Sports
U2.      B      Sports....

我想做的是为购买过 超过3个 与其他用户相同的项目。例如:

假设用户U1购买了项目A、B、C、D、E、L、M。用户U2作为用户U1购买了项目A、B、C,即3个常见项目。用户U3购买了B、C、L。

因此,如果我想找到所有购买了至少3个项目(如U1)的用户,应该以以下形式返回字典

{U2: [A, B, C], U3:[B, C, L],....}

我试过用groupby()来做,但没用。我如何做到这一点??

谢谢

1 回复 | 直到 8 年前

BENY 8 年前

IIUC

ID='U1'
n=1
Ux=df.loc[df.UserID==ID,'Item'].tolist()
s=df.loc[df.Item.isin(Ux)&~df.UserID.isin([ID]),].groupby('UserID').Item.count()
s1=s[s>=n].index.tolist()

d=df.loc[df.UserID.isin(s1),].groupby('UserID').Item.apply(list).to_dict()


d
Out[156]: {'U3': ['C'], 'U4': ['A']}

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