Pandas 按存储在不同列中的组合队列排序

假设我有一个数据框，其中3列包含参数。因此，所有可能的队列都是组合：假设列有“duck”、“cat”、“dog”，另一列有“white”、“grey”、“black”，最后一列有“small”、“big”。因此，同伙有小灰鸭、大黑猫等

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因此，如何通过存储在其中的所有可能队列对数据帧进行分组？我需要这个来计算所有队列的特定值。谢谢。

无论如何，你必须将你的系列分成独特的元素（无论是列表还是熊猫系列）

例如：

cols1 = set(df['col1'])
cols2 = set(df['col2'])
cols3 = set(df['col3'])
df = pd.DataFrame([[x,y,z] for x in cols1 for y in cols2 for z in cols3], columns=['col1', 'col2', 'col3'])
df.drop_duplicates(keep="first", inplace=True)

您还可以使用循环（在df.columns.tolist（）上循环）并将序列值存储到dict中

（这有助于收集所有可能的队列组合）

编辑：

要对第一个数据帧中的组合进行分组，可以执行以下操作：

df.groupby（['col1'，'col2'，'col3']）['col4'].mean（）

见医生

编辑2:

获取所有组合的另一种方法是（仅使用熊猫）：

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有关reduce/lambda解决方案，请致电@everestal007

谢谢。因此，我应该给自己循环一个新的数据帧，其中包含来自列的唯一值。但是我是否能够找出所有的群组组合，因为我需要知道所有3列中所有可能的值组合？我的团队需要是复合的；b、 ）我是否能够计算新数据框中的任何内容，我将需要计算原始数据框中的数据。此答案尚未包含OP要求的分组。@有效：在没有任何示例的情况下，无法计算关于此分组操作的问题。。。但你是right@Versteher：刚编辑过，但我开始怀疑我一开始不理解你的问题。。。如果groupby是您要寻找的答案，请告诉我，我将删除此帖子。@当您说“所有可能的组合/群组”时，您是指“理论范围/功率集”还是指“在实际数据帧中可以观察到的所有组合”？

dataframe

具有

groupby（）

。是

数据帧.groupby（列列表）。（…）

，e。g

data\u frame.groupby（[“动物”、“颜色”、“大小”）.max（“年龄”）

，不做您需要的事情吗？

from functools import reduce
cols = [df[[col]].drop_duplicates(keep='first') for col in ['col1', 'col2', 'col3']]
for sub_df_col in cols:
  sub_df_col['CARTESIAN_PRODUCT'] = 1 #you now have a new column which the same value everywhere
df2 = reduce(lambda  left,right: pd.merge(left,right,on=['CARTESIAN_PRODUCT'], how='outer'), cols).drop('CARTESIAN_PRODUCT', axis=1)