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如何在聚合中获得所有可能的组合

loops dataframe pandas python

chanbo chung · 技术社区 · 1 年前

我试图使用列列表获得所有可能的组合,以便我可以基于不在列列表中的列I执行聚合函数。

我能够使用下面的代码单独获取每列的聚合,但在使用多个列时,我很难获得组合。(即('a,'b','i'),('a','c','i')

我尝试过使用itertools.combination(),但遇到了内存问题,也无法将其转换为数据库。

我也尝试过使用pd.groupby(),但这只给了我使用每一列的组合,而不是使用列子集的组合。

columns_loop = ['a','b','c','d','e','f','g','h']

list_of_df = []

for col in columns_loop:
    df2 = df_raw.groupby([col, 'i']).agg(value= ('i', 'count'))
    df = pd.DataFrame(df2)
    df = df.reset_index()
    list_of_df.append(df)

all_df = pd.concat(list_of_df)

1 回复 | 直到 1 年前

Daniel Emakporuena 1 年前

您可以尝试使用Iter工具进行生成,使用Pandas进行聚合。

columns_loop = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h']
    
list_of_df = []

for r in range(1, len(columns_loop) + 1):
    for combo in itertools.combinations(columns_loop, r):
        df2 = df_raw.groupby(list(combo) + ['i']).agg(value=('i', 'count')).reset_index()
        list_of_df.append(df2)

all_df = pd.concat(list_of_df, ignore_index=True)

import ace_tools as tools; tools.display_dataframe_to_user(name="Aggregated Combinations DataFrame", dataframe=all_df)

这应该生成组合并执行分组和聚合。

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