Python 数据帧中3列的所有可能组合

这是对前面问题的跟进

我试图获取一个数据帧并创建另一个数据帧，将3列的所有可能组合放在一起，并计算相应值之间的差值，即在4月11日，列ABC应该是（2B-A-C）=0，然后是2*B-A-D=0，依此类推

e、 g，从

        Dt              A           B           C          D
        11-apr          1           1           1          1
        10-apr          2           3           1          2

如何获得如下所示的新框架：

我认为需要：

cc = list(combinations(df.columns,3))

df = pd.concat([df[c[1]].mul(2).sub(df[c[2]]).sub(df[c[0]]) for c in cc], axis=1, keys=cc)
df.columns = df.columns.map(''.join)
print (df)
        ABC  ABD  ACD  BCD
Dt                        
11-apr    0    0    0    0
10-apr    3    2   -2   -3

我认为需要：

cc = list(combinations(df.columns,3))

df = pd.concat([df[c[1]].mul(2).sub(df[c[2]]).sub(df[c[0]]) for c in cc], axis=1, keys=cc)
df.columns = df.columns.map(''.join)
print (df)
        ABC  ABD  ACD  BCD
Dt                        
11-apr    0    0    0    0
10-apr    3    2   -2   -3

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这里使用的方法与jezrael在您的中提供的答案相同-您只需将

concat

部分转换为以下内容：

df=pd.concat（[（2*df[c[1]]）.sub（对于cc中的c，df[c[0]]+df[c[2]]），axis=1，keys=cc）

这里应用的方法与jezrael在您的-中提供的答案相同，您只需将

concat

部分转到以下内容：

df=pd.concat（[（2*df[c[1]]）.sub（df[c[0]]+df[c[2]]），对于cc中的c]，axis=1，keys=cc）