與熊貓一起檢查2系列值對的最有效方法？

可以說我有一個系列/數據幀A，看起來像與熊貓一起檢查2系列值對的最有效方法？

A = [3,2,1,5,4,...

A也可以被歸類爲沒關係我。我想創建一個新的系列，以跟蹤可能的配對。也就是說，我想要的結果看起來像

B = [3_1, 3_2, 3_4, ..., 2_1, 2_4, ..., 1_4, 1_5,...

也就是說，我要排除2_3，因爲3_2已經存在。我想，我可以使用類似

for i in A: 
    for j in A: 
     s = A[i].astype(str) + '_' + A[j].astype(str) 
     B.append(pd.Series([s]))

在B創建的每一個元素，但我不知道如何確保第（i，j）的配對已經不存在，如確保2_3不得到添加，因爲我上面提到

什麼是最有效的方式來處理這個？

來源

2016-02-18 user5739619

from itertools import combinations 

s = pd.Series([1, 2, 3, 4]) 
s2 = pd.Series("_".join([str(a), str(b)]) for a, b in combinations(s, 2)) 

>>> s2 
0 1_2 
1 1_3 
2 1_4 
3 2_3 
4 2_4 
5 3_4 
dtype: object

來源

2016-02-18 22:04:24 Alexander

我不明白這是如何解決問題的「不重複」部分，我必須說。 –

注意有1_2但沒有2_1。這是什麼組合。 – Alexander

但是，原始列表可能包含重複項，否？ –

我不認爲這與熊貓真的有很大關係，除了系列中的數值起源（也可能是結尾）。相反，我會使用itertools

假設您有一個可迭代的值a。然後

import itertools 

set((str(i) + '_' + str(j)) for (i, j) in itertools.product(a, a) if i <= j)

將創建一組對，其中_前的整數是後比不大於，刪除重複。

例

import itertools 

>>> set((str(i) + '_' + str(j)) for (i, j) in itertools.product(a, a) if i < j) 
{'1_2', 
'1_3', 
'1_4', 
'1_6', 
'1_7', 
'2_3', 
'2_4', 
'2_6', 
'2_7', 
'3_4', 
'3_6', 
'3_7', 
'4_6', 
'4_7', 
'6_7'}

來源

2016-02-18 22:07:51

這可以通過列表理解來完成：

>>> a = [3, 2, 1, 5, 4] 
>>> [(str(x)+'_'+str(y)) for x in a for y in a if y>x] 
['3_5', '3_4', '2_3', '2_5', '2_4', '1_3', '1_2', '1_5', '1_4', '4_5']

注意，在結果中對成員的排序是因爲排序y>x聲明，這就是爲什麼我們的產品中有'1_3'而不是'3_1'。

雖然導入itertools和使用組合是一個正確的方法來做到這一點，但如果我只需要一個或兩個東西，也可以通過直接方式輕鬆完成，我通常不希望導入庫。

來源

2016-02-18 23:22:57

與熊貓一起檢查2系列值對的最有效方法？

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