Python 缺少值时所有可能组的自定义分组

我有一本代表一系列产品的字典。我需要找到这些产品中的所有重复产品。如果产品具有相同的

产品类型

，

颜色

和

尺寸

->，则它们是重复的。如果没有问题，我可以很容易地按（'product_type'、'color'、'size'）进行分组：缺少一些值。现在我必须找到所有可能的产品组，它们之间可能是重复的这意味着某些元素可以出现在多个组中。

让我举例说明：

import pandas as pd


def main():
    data= {'product_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11],
         'product_type': ['shirt', 'shirt', 'shirt', 'shirt', 'shirt', 'hat', 'hat', 'hat', 'hat', 'hat', 'hat', ],
         'color': [None, None, None, 'red', 'blue', None, 'blue', 'blue', 'blue', 'red', 'red', ],
                       'size': [None, 's', 'xl', None, None, 's', None, 's', 'xl', None, 'xl', ],
                       }
    print(data)

if __name__ == '__main__':
    main()

对于此数据：

我需要这个结果-每个可能组的可能重复产品列表（仅取最大的超级组）：

例如，让我们以id=1的“衬衫”为例 该产品没有颜色或尺码，因此他可以与衬衫2（尺码为“s”，但没有颜色）和衬衫4（颜色为“红色”，但没有尺码）一起出现在可能的“重复组”中。所以这三件衬衫（1，2，4）可能是相同颜色“红色”和尺寸“s”的复制品

我试图通过循环所有可能的缺失值组合来实现它，但它感觉是错误和复杂的

---

是否有办法获得所需的结果？

您可以创建所有可能的非

None

键，然后检查哪个项属于哪个键-关于

None

s：

data= {'product_id'  : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11],
       'product_type': ['shirt', 'shirt', 'shirt', 'shirt', 'shirt', 'hat',
                        'hat', 'hat', 'hat', 'hat', 'hat', ],
       'color'       : [None, None, None, 'red', 'blue', None, 'blue', 
                        'blue', 'blue', 'red', 'red', ],
       'size'        : [None, 's', 'xl', None, None, 's', None, 's', 'xl', None, 'xl', ]}



from itertools import product

# create all keys without None in it     
p = product((t for t in set(data['product_type']) if t), 
            (c for c in set(data['color']) if c), 
            (s for s in set(data['size']) if s))

# create the things you have in stock
inventar = list( zip(data['product_id'],data['product_type'],data['color'],data['size']))
d = {}

# order things into its categories
for cat in p:
    d.setdefault(cat,set())  # uses a set to collect the IDs
    for item in inventar:
        TY, CO, SI = cat
        ID, TYPE, COLOR, SIZE = item

        # the (TYPE or TY) will substitute TY for any TYPE that is None etc.
        if (TYPE or TY)==TY and (COLOR or CO)==CO and (SIZE or SI)==SI:
            d[cat].add(ID)

print(d)

输出：

# category-key            id's that match
{('shirt', 'blue', 's') : {1, 2, 5}, 
 ('shirt', 'blue', 'xl'): {1, 3, 5}, 
 ('shirt', 'red', 's')  : {1, 2, 4}, 
 ('shirt', 'red', 'xl') : {1, 3, 4}, 
 ('hat', 'blue', 's')   : {8, 6, 7}, 
 ('hat', 'blue', 'xl')  : {9, 7}, 
 ('hat', 'red', 's')    : {10, 6},
 ('hat', 'red', 'xl')   : {10, 11}}

Doku：

---

您可以创建所有可能的非

None

键，然后检查哪个项属于哪个键-关于

None

s：

data= {'product_id'  : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11],
       'product_type': ['shirt', 'shirt', 'shirt', 'shirt', 'shirt', 'hat',
                        'hat', 'hat', 'hat', 'hat', 'hat', ],
       'color'       : [None, None, None, 'red', 'blue', None, 'blue', 
                        'blue', 'blue', 'red', 'red', ],
       'size'        : [None, 's', 'xl', None, None, 's', None, 's', 'xl', None, 'xl', ]}



from itertools import product

# create all keys without None in it     
p = product((t for t in set(data['product_type']) if t), 
            (c for c in set(data['color']) if c), 
            (s for s in set(data['size']) if s))

# create the things you have in stock
inventar = list( zip(data['product_id'],data['product_type'],data['color'],data['size']))
d = {}

# order things into its categories
for cat in p:
    d.setdefault(cat,set())  # uses a set to collect the IDs
    for item in inventar:
        TY, CO, SI = cat
        ID, TYPE, COLOR, SIZE = item

        # the (TYPE or TY) will substitute TY for any TYPE that is None etc.
        if (TYPE or TY)==TY and (COLOR or CO)==CO and (SIZE or SI)==SI:
            d[cat].add(ID)

print(d)

输出：

# category-key            id's that match
{('shirt', 'blue', 's') : {1, 2, 5}, 
 ('shirt', 'blue', 'xl'): {1, 3, 5}, 
 ('shirt', 'red', 's')  : {1, 2, 4}, 
 ('shirt', 'red', 'xl') : {1, 3, 4}, 
 ('hat', 'blue', 's')   : {8, 6, 7}, 
 ('hat', 'blue', 'xl')  : {9, 7}, 
 ('hat', 'red', 's')    : {10, 6},
 ('hat', 'red', 'xl')   : {10, 11}}

Doku：