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如何在Python中尝试数据帧的所有可能组合,但又要管理行项的顺序?

在Python中,可以使用itertools模块中的combinations函数来生成数据帧的所有可能组合。同时,可以使用pandas库来管理行项的顺序。

首先,导入所需的库:

代码语言:txt
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import itertools
import pandas as pd

接下来,定义数据帧的列和数据:

代码语言:txt
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columns = ['A', 'B', 'C']
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

然后,使用itertools.combinations函数生成所有可能的组合:

代码语言:txt
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combinations = []
for r in range(1, len(columns) + 1):
    combinations.extend(itertools.combinations(columns, r))

接着,创建一个空的数据帧:

代码语言:txt
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df = pd.DataFrame()

然后,根据生成的组合,逐个添加列到数据帧中:

代码语言:txt
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for combination in combinations:
    df['-'.join(combination)] = pd.Series([tuple(row[i] for i in range(len(columns)) if columns[i] in combination) for row in data])

最后,可以通过指定列的顺序来管理行项的顺序:

代码语言:txt
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df = df[columns]

完整的代码如下:

代码语言:txt
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import itertools
import pandas as pd

columns = ['A', 'B', 'C']
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

combinations = []
for r in range(1, len(columns) + 1):
    combinations.extend(itertools.combinations(columns, r))

df = pd.DataFrame()

for combination in combinations:
    df['-'.join(combination)] = pd.Series([tuple(row[i] for i in range(len(columns)) if columns[i] in combination) for row in data])

df = df[columns]

这样,你就可以在Python中尝试数据帧的所有可能组合,并且可以管理行项的顺序。

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