Python 3.x 在大熊猫数据帧中查找排列？

我有一个相当大的数据帧，基本上如下所示：

df_apple = pd.DataFrame({'_id': ['A','B' ,'C'], 'apple': ['1', '0', '1'], 'orange': ['1', '1', '0'],  'kiwi': ['1', '0', '1']})

我有一些列，每个

\u id

都有功能和二进制分类。我试图找到苹果、橙色和猕猴桃的每个排列/组合的所有个体（

\u id

）的频率和总数。这与这个问题类似

在这个玩具盒中，

apple

、

orange

和

kiwi

组合出现一次（

\u id==A

），而

apple==0&orange==1&kiwi==0

组合则根本不出现

我正在尝试创建一个应包含以下信息的输出：

df_combination = pd.DataFrame({'_id': ['Apple, Orange and Kiwi','Only Orange' ,'Apple and Kiwi but not Orang'], 'Count': ['1', '1', '1']})

i、 e.一个数据帧告诉我，找到哪种组合和频率。我对根本不出现的组合不感兴趣

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然而，我的dataframe大约有300列。我不能预先指定它们，而计算解决这个问题需要花费很多时间。有什么好办法解决这个问题吗

看看这是否符合您的需要：

import pandas as pd

df_apple = pd.DataFrame({'_id':    ['A', 'B', 'C'],
                         'apple':  ['1', '0', '1'],
                         'orange': ['1', '1', '0'],
                         'kiwi':   ['1', '0', '1']})

df_counts = df_apple.groupby(by=tuple(df_apple.columns[1:])).count()
idx_str = [[df_counts.index.names[i] for i, v in enumerate(idx) if v != '0']
           for idx in df_counts.index]
idx_str = [" and ".join((", ".join(s[:-1]), s[-1])) if len(s) > 1 else s[0] for s in idx_str]
df_counts.index = idx_str
df_counts.columns = ["count"]
df_counts = df_counts.T

print(df_counts)
>>>        orange  apple and kiwi  apple, kiwi and orange
    count       1               1                       1

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可能重复的你知道有多大300！是吗？你是在尝试构建吗？我想你实际上想要的是组合，或者，一般来说是子集。有2^300种可能性，这仍然是太多了，但它与排列不同。。。你到底需要什么样的结果？列的任何给定子集出现的情况有多少？@Rachel您只需要每个排列的计数？您希望这个数据帧的输出是什么，您能澄清一下吗？这已经很有用了，但没有给我想要的输出。我可以创建一个表格，显示所有子集以及自动查找它们的频率吗？谢谢！那看起来太完美了！