我有以下形式的數據框：group base height weight size0 A 10 5 M0 A 20 5 M1 A 10 10 S2 A 5 5 L我怎樣才能得到一個矩陣，它按組計算相似的條目？輸出如下所示：compare base height weight size0,1 3/3 2/3 2/3 2/30,2 3/3 0/3 3/3 2/31,2 2/2 0/2 0/2 0/2
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侃侃無極
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在解決方案的核心最常見的值
用于
itertools.combinations獲取有效的組對在組的組合中比較最頻繁的每一行。
sum()查找匹配數的真值矩陣休息正在形成
df = pd.read_csv(io.StringIO("""group base height weight size
0? ? ? A? ? ?10? ? ?5? ? ?M
0? ? ? A? ? ?20? ? ?5? ? ?M
1? ? ? A? ? ?10? ? ?10? ? S
2? ? ? A? ? ? 5? ? ? 5? ? L"""), sep="\s+")
# columns we're working with
cols = [c for c in df.columns if c!= "group"]
# iterate over combinations of groups
dfx = pd.DataFrame()
for gp in itertools.combinations(df.group.unique(), 2):
? ? dfg = df.loc[df.group.isin(gp),cols]
? ? dfx = pd.concat([dfx,?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?(dfg == dfg.value_counts().index[0])
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?.sum().to_frame().T.assign(gs=len(dfg), compare=",".join(str(e) for e in gp))
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ])
# rebase 1 as 0 for comparisons
dfx = dfx.reset_index(drop=True).replace(1,0).astype(str)
# format as required
dfx.loc[:,cols] = dfx[cols].apply(lambda x: x+" / " +dfx["gs"])
dfx.drop(columns="gs")
| 根據 | 高度 | 重量 | 尺寸 | 比較 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 3 / 3 | 2 / 3 | 2 / 3 | 2 / 3 | 0,1 |
| 1 | 3 / 3 | 0 / 3 | 3 / 3 | 0 / 3 | 0,2 |
| 2 | 2 / 2 | 0 / 2 | 0 / 2 | 0 / 2 | 1,2 |
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