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我有以下数据框，其中显示了我看到从 Item1 到 Item 2 的移动次数。例如，从 A 到 B 有一个过渡，从 A 到 C 有 2 个过渡，从 C 到 A 有 1 个过渡

    Item1   Item2   Moves
  1  A       B       1
  2  A       C       2
  3  B       D       3
  4  C       A       1
  5  C       B       5
  6  D       B       4
  7  D       C       1

我想计算两个项目之间的差异，所以新构建的 Dataframe 如下 

    Item1   Item2   Moves
  1  A       B       1
  2  A       C       1
  3  B       D      -1
  4  C       B       5
  5  D       C       1

有谁知道如何使用 Pandas 做到这一点？我想我需要对前两列进行索引，但我在 Pandas 中很新，我面临很多困难。谢谢

编辑不能有任何重复的对。例如你不能看到两次 a->b （但你当然可以看到 b->a）

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2 回答 2

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我相信有人可以将其简化为更少的行，但我已经留了很长时间来帮助澄清发生了什么。简而言之，根据“Item1”在字母表中是否早于“Item2”，将数据框分成两部分。然后翻转'Item1'和'Item2'并否定'Moves'为一件。将它们粘在一起并使用该groupby函数聚合行。

>>> df
  Item1 Item2  Moves
0     A     B      1
1     A     C      2
2     B     D      3
3     C     A      1
4     C     B      5
5     D     B      4
6     D     C      1
>>> swapidx = df['Item1'] < df['Item2']
>>> df1 = df[swapidx]
>>> df2 = df[swapidx^True]
>>> df1
  Item1 Item2  Moves
0     A     B      1
1     A     C      2
2     B     D      3
>>> df2
  Item1 Item2  Moves
3     C     A      1
4     C     B      5
5     D     B      4
6     D     C      1
>>> df2[['Item1', 'Item2']] = df2[['Item2', 'Item1']]
>>> df2['Moves'] = df2['Moves']*-1
>>> df2
  Item1 Item2  Moves
3     A     C     -1
4     B     C     -5
5     B     D     -4
6     C     D     -1
>>> df3 = df1.append(df2)
>>> df3.groupby(['Item1', 'Item2'], as_index=False).sum()
  Item1 Item2  Moves
0     A     B      1
1     A     C      1
2     B     C     -5
3     B     D     -1
4     C     D     -1
于 2013-02-21T18:18:22.200 回答
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这是一种方法：

首先创建一个仅包含 Item1 和 Item2 的字符串的行。

In [11]: df['Items'] = df.apply(lambda row: row['Item1'] + row['Item2'], axis=1)

In [12]: df
Out[12]: 
  Item1 Item2  Moves Items
1     A     B      1    AB
2     A     C      2    AC
3     B     D      3    BD
4     C     A      1    CA
5     C     B      5    CB
6     D     B      4    DB
7     D     C      1    DC

如果Items是（按字母顺序）离开它，否则切换它并取反Moves：

In [13]: df[['Items','Moves']] = df.apply(lambda row: (row[['Items', 'Moves']])
                                                       if row['Items'][0] <= row['Items'][1]
                                                       else (row['Items'][::-1], -row['Moves']),
                                          axis=1)

In [14]: df
Out[14]: 
  Item1 Item2  Moves Items
1     A     B      1    AB
2     A     C      2    AC
3     B     D      3    BD
4     C     A     -1    AC
5     C     B     -5    BC
6     D     B     -4    BD
7     D     C     -1    CD

In [15]: g = df.groupby('Items')

In [16]: g.sum()
Out[16]: 
       Moves
Items       
AB         1
AC         1
BC        -5
BD        -1
CD        -1

大多数情况下，这对你来说可能就足够了。

要获得所需的最终输出，一种骇人听闻的方式可能是：

In [17]: df1 = g.first() # the first row in each group

In [18]: df1.Moves = g.sum()

In [19]: df2 = df1.reset_index(drop=True)

In [20]: df2
Out[20]: 
  Item1 Item2  Moves
0     A     B      1
1     A     C      1
2     C     B     -5
3     B     D     -1
4     D     C     -1

但是，请注意否定并不完全正确（对于那些错误的方式，例如 DC 而不是 CD）：

In [21]: df2.Moves = df2.apply(lambda row: row['Moves']
                                            if row['Item1'] <= row['Item2']
                                            else -row['Moves'],
                                axis=1)

In [22]: df2
Out[22]: 
  Item1 Item2  Moves
0     A     B      1
1     A     C      1
2     C     B      5
3     B     D     -1
4     D     C      1
于 2013-02-21T18:08:10.520 回答