如何解决使用groupby构造数据帧
我的数据框如下：
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<div style="-webkit-column-count: 4;-moz-column-count: 4; column-count: 4;">
<ul>
<li>Gods</li>
<li>Óðinn</li>
<li>Baldur</li>
<li>Njörður</li>
<li>Freyr</li>
<li>Týr</li>
<li>Bragi</li>
<li>Heimdal</li>
<li>Thor</li>
<li>Höðr</li>
<li>Víðar</li>
<li>Áli or Váli</li>
<li>Ullr</li>
<li>Forseti</li>
<li>Óðinn</li>
<li>Þór</li>
</ul>
</div>
</body>
</html>我想用“目标”，“源”，“权重”列来写它，其中： “目标”和“来源”都是“ id”，“权重”取决于“目标”和“来源”同时更改价格的天数。看起来像这样：
date id pct_change
12355258 2010-07-28 60059 0.210210
12355265 2010-07-28 60060 0.592000
12355282 2010-07-29 60059 0.300273
12355307 2010-07-29 60060 0.481982
12355330 2010-07-28 60076 0.400729
我的目标是使用此数据框制作一个networkx图。
我尝试使用groupby
target source weights
60059 60060 2
60059 60076 1
60060 60076 1
和for循环（非常糟糕）。
我觉得我在小组赛中缺少一小步，但无法说出缺少的东西。
谢谢您的帮助。
解决方法
这个想法是，如果ID在每个日期都有一个pct_change，则首先使用pivto_table来获取True。
#first pivot to get True if any value of id for a date
df_ = df.pivot_table(index='id',columns='date',values='pct_change',aggfunc=any,fill_value=False)
print(df_)
date 2010-07-28 2010-07-29
id
60059 True True
60060 True True
60076 True False
然后，您可以使用combination中的itertools创建所有可能的对，使用它们选择行，并使用&运算符来查看两者在同一日期具有True的地方，沿列求和（获取权重列）。将此列分配给从两个组合列表创建的数据框。
# get all combinations of ids
from itertools import combinations
a,b = map(list,zip(*combinations(df_.index,2)))
res = (pd.DataFrame({'target':a,'source':b})
.assign(weigths=(df_.loc[a].to_numpy()
&df_.loc[b].to_numpy()
).sum(axis=1))
)
print(res)
target source weigths
0 60059 60060 2
1 60059 60076 1
2 60060 60076 1
注意：不要忘记用您的分类列的名称更改index='id'中的pivot_table，否则您的计算机很可能无法处理以下操作和崩溃
尝试
import pandas as pd,numpy as np
ids = df.id.unique()
WeightDf = pd.DataFrame(index=ids,columns=ids)
WeightDf.loc[:,:] = 0
def weigh(ID):
IdDates = set(df.loc[df.id==ID].date.to_list())
for i in ids:
WeightDf.at[ID,i] = len(set.intersection(set(df.loc[df.id==i].date.to_list()),IdDates))
pd.Series(ids).apply(weigh)
print(WeightDf)
import itertools as itt
result = pd.DataFrame(columns=['Id1','Id2','Weight'])
for i1,i2 in itt.combinations(ids,2):
result = pd.concat([result,pd.DataFrame(data=[{'Id1':i1,'Id2':i2,'Weight':WeightDf.loc[i1,i2]}])])
print(result)
看到了这个用例的很多变化-生成组合
import itertools
df = pd.read_csv(io.StringIO(""" date id pct_change
12355258 2010-07-28 60059 0.210210
12355265 2010-07-28 60060 0.592000
12355282 2010-07-29 60059 0.300273
12355307 2010-07-29 60060 0.481982
12355330 2010-07-28 60076 0.400729"""),sep="\s+")
# generate combinations of two... edge case when a group has only one member
# tuple of itself to itself
dfx = (df.groupby('date').agg({"id": lambda s: list(itertools.combinations(list(s),2))
if len(list(s))>1 else [tuple(list(s)*2)]})
.explode("id")
.groupby("id").agg({"id":"count"})
.rename(columns={"id":"weights"})
.reset_index()
.assign(target=lambda dfa: dfa["id"].apply(lambda s: s[0]),source=lambda dfa: dfa["id"].apply(lambda s: s[1]))
.drop(columns="id")
)
print(dfx.to_string(index=False))
输出
weights target source
2 60059 60060
1 60059 60076
1 60060 60076
This SO link最终为我的问题提供了更快的答案，该问题适用于大量id。它更接近我之前尝试使用的groupby + value_counts。
以下是代码，以方便将来的人们使用：
from itertools import combinations
def combine(batch):
"""Combine all products within one batch into pairs"""
return pd.Series(list(combinations(set(batch),2)))
edges = df.groupby('date')['id'].apply(combine).value_counts()
c = ['source','target']
L = edges.index.values.tolist()
edges = pd.DataFrame(L,columns=c).join(edges.reset_index(drop=True))
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