Python 带sum的itertools product（）函数

我有一个包含多个列的数据框a，我想将所有这些列“加起来”得到一个数据框B

A = [col1 col2 col3 
       0    1    2
       1    1    0
      -1    0    1]

B应该是这样的：

B = [col1+col2  col1+col3  col2+col3
         1          2           3
         2          1           1
        -1          0           1]

基本上，此操作背后的原理正是嵌入在itertools.product（）函数中的内容，该函数生成笛卡尔积

itertools.product（'ABCD'，'xy'）-->Ax-Ay-Bx-By-Cx-Cy-Dx-Dy

我只需要应用同样的原理，得到：
函数\u smg（'ABCD'，'xy'）-->A+x A+y B+x B+y C+x C+y D+x D+y

我的数据帧是巨大的，所以我负担不起循环，我需要一个迭代器或生成器。 如果没有函数可以实现这个技巧，我如何构建一个生成器来实现呢

---

非常感谢

对于这个问题，实际上有比itertools产品更精确的东西。试一试

---

这里有一种方法。首先，可以使用以下方法从现有列中获取所有长度为2的组合：

然后添加压缩在一起的每个元组中的值：

from itertools import starmap
from operator import add

l = [list(starmap(add,zip(i,j))) for i,j in c]
pd.DataFrame(l, index=df.columns).T

    col1  col2  col3
0     1     2     3
1     2     1     1
2    -1     0     1

---

或者如果

numpy

也是一个选项：

import numpy as np
c = list(combinations(df.T.values.tolist(), 2))
pd.DataFrame(np.array(c).sum(1), index=df.columns).T

    col1  col2  col3
0     1     2     3
1     2     1     1
2    -1     0     1

---

itertools.product（'ABCD'，'xy'）

产生

（'A'，'x'），（'A'，'y'）。。。（'D'，'y'）

，因此当对其进行迭代时，您可以将一个元组传递给

sum（）

或类似的适当函数，如

str.join（）

或

math.fsum（）

。然后，您的生成器看起来像

（itertools.product（'ABCD'，'xy'）中p的总和（p））

谢谢yatu，我认为这可能非常有用！良好的矢量化问题：）检查numpy解决方案以获得更好的性能@cyrilmuay

from itertools import starmap
from operator import add

l = [list(starmap(add,zip(i,j))) for i,j in c]
pd.DataFrame(l, index=df.columns).T

    col1  col2  col3
0     1     2     3
1     2     1     1
2    -1     0     1

import numpy as np
c = list(combinations(df.T.values.tolist(), 2))
pd.DataFrame(np.array(c).sum(1), index=df.columns).T

    col1  col2  col3
0     1     2     3
1     2     1     1
2    -1     0     1