Python 如何将多个列的乘积创建为新列

我有一个

pandas

数据框：

 import pandas as pd

 df = pd.DataFrame({'dummy_1' : [0, 0, 0, 1, 1, 0],
                    'dummy_2' : [1, 1, 0, 0, 1, 1],
                    'dummy_3' : [1, 1, 1, 0, 0, 0]})

我想添加新的列（在同一数据框中）产品，每个列的产品，以及其他两个

因此，生成的数据帧如下所示：

df = pd.DataFrame({     'dummy_1' : [0, 0, 0, 1, 1, 0],
                        'dummy_2' : [1, 1, 0, 0, 1, 1],
                        'dummy_3' : [1, 1, 1, 0, 0, 0],
                        'dummy_12' :[0, 0, 0, 0, 1, 0],
                        'dummy_13' :[0, 0, 0, 0, 0, 0],
                        'dummy_23' :[1, 1, 0, 0, 0, 0]})

有没有一种有效的方法？所谓高效，我指的是一种适用于50列的方法，您需要：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'dummy_1' : [0, 0, 0, 1, 1, 0],
                    'dummy_2' : [1, 1, 0, 0, 1, 1],
                    'dummy_3' : [1, 1, 1, 0, 0, 0]})

df['dummy_12'] = df['dummy_1']*df['dummy_2']
df['dummy_13'] = df['dummy_1']*df['dummy_3']
df['dummy_23'] = df['dummy_2']*df['dummy_3']

print(df)

输出：

    dummy_1  dummy_2  dummy_3  dummy_12  dummy_13  dummy_23                                                                                     
0        0        1        1         0         0         1                                                                                     
1        0        1        1         0         0         1                                                                                     
2        0        0        1         0         0         0                                                                                     
3        1        0        0         0         0         0                                                                                     
4        1        1        0         1         0         0                                                                                     
5        0        1        0         0         0         0    

   dummy_1  dummy_2  dummy_3  dummy_12  dummy_13  dummy_23                                                                                     
0        0        1        1         0         0         1                                                                                     
1        0        1        1         0         0         1                                                                                     
2        0        0        1         0         0         0                                                                                     
3        1        0        0         0         0         0                                                                                     
4        1        1        0         1         0         0                                                                                     
5        0        1        0         0         0         0    

你需要：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'dummy_1' : [0, 0, 0, 1, 1, 0],
                    'dummy_2' : [1, 1, 0, 0, 1, 1],
                    'dummy_3' : [1, 1, 1, 0, 0, 0]})

df['dummy_12'] = df['dummy_1']*df['dummy_2']
df['dummy_13'] = df['dummy_1']*df['dummy_3']
df['dummy_23'] = df['dummy_2']*df['dummy_3']

print(df)

输出：

    dummy_1  dummy_2  dummy_3  dummy_12  dummy_13  dummy_23                                                                                     
0        0        1        1         0         0         1                                                                                     
1        0        1        1         0         0         1                                                                                     
2        0        0        1         0         0         0                                                                                     
3        1        0        0         0         0         0                                                                                     
4        1        1        0         1         0         0                                                                                     
5        0        1        0         0         0         0    

   dummy_1  dummy_2  dummy_3  dummy_12  dummy_13  dummy_23                                                                                     
0        0        1        1         0         0         1                                                                                     
1        0        1        1         0         0         1                                                                                     
2        0        0        1         0         0         0                                                                                     
3        1        0        0         0         0         0                                                                                     
4        1        1        0         1         0         0                                                                                     
5        0        1        0         0         0         0    

---

使用

itertools.combines

获取所有组合，并迭代这些组合以计算矢量化乘积并分配给新列

import pandas as pd
from itertools import combinations
df = pd.DataFrame({'dummy_1' : [0, 0, 0, 1, 1, 0],
                'dummy_2' : [1, 1, 0, 0, 1, 1],
                'dummy_3' : [1, 1, 1, 0, 0, 0]})
for i in combinations(df.columns, 2):
    col_name = i[0] + i[1].split('_')[-1]
    df[col_name] = df[i[0]] * df[i[1]]

输出

dummy_1 dummy_2 dummy_3 dummy_12    dummy_13    dummy_23
0       1       1       0           0           1
0       1       1       0           0           1
0       0       1       0           0           0
1       0       0       0           0           0
1       1       0       1           0           0
0       1       0       0           0           0

---

使用

itertools.combines

获取所有组合，并迭代这些组合以计算矢量化乘积并分配给新列

import pandas as pd
from itertools import combinations
df = pd.DataFrame({'dummy_1' : [0, 0, 0, 1, 1, 0],
                'dummy_2' : [1, 1, 0, 0, 1, 1],
                'dummy_3' : [1, 1, 1, 0, 0, 0]})
for i in combinations(df.columns, 2):
    col_name = i[0] + i[1].split('_')[-1]
    df[col_name] = df[i[0]] * df[i[1]]

输出

dummy_1 dummy_2 dummy_3 dummy_12    dummy_13    dummy_23
0       1       1       0           0           1
0       1       1       0           0           1
0       0       1       0           0           0
1       0       0       0           0           0
1       1       0       1           0           0
0       1       0       0           0           0

---

这应该可以满足您的需要，而不需要任何额外的导入，只需更改i和j的最大范围，以便在更大的数据帧上使用它（例如50）

输出：

    dummy_1  dummy_2  dummy_3  dummy_12  dummy_13  dummy_23                                                                                     
0        0        1        1         0         0         1                                                                                     
1        0        1        1         0         0         1                                                                                     
2        0        0        1         0         0         0                                                                                     
3        1        0        0         0         0         0                                                                                     
4        1        1        0         1         0         0                                                                                     
5        0        1        0         0         0         0    

   dummy_1  dummy_2  dummy_3  dummy_12  dummy_13  dummy_23                                                                                     
0        0        1        1         0         0         1                                                                                     
1        0        1        1         0         0         1                                                                                     
2        0        0        1         0         0         0                                                                                     
3        1        0        0         0         0         0                                                                                     
4        1        1        0         1         0         0                                                                                     
5        0        1        0         0         0         0    

---

这应该可以满足您的需要，而不需要任何额外的导入，只需更改i和j的最大范围，以便在更大的数据帧上使用它（例如50）

输出：

    dummy_1  dummy_2  dummy_3  dummy_12  dummy_13  dummy_23                                                                                     
0        0        1        1         0         0         1                                                                                     
1        0        1        1         0         0         1                                                                                     
2        0        0        1         0         0         0                                                                                     
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