Python 如何删除数据集中具有相同值但顺序不同的行？

我用Python编写了以下代码：

df=df.groupby(['card1', 'card2']).size().reset_index().rename(columns{0:'count'})
df['hand']=df['card1']+', '+df['card2']
df

这将提供以下输出：

card1 card2计数手
2c 7h 1 2c，7h
2c 7s 1 2c，7s
7h 2c 1 7h，2c

我希望得到如下输出：

card1 card2计数手
2c 7h 2c，7h
2c 7s 1 2c，7s

---

对我来说，哪张卡是第一张并不重要（因此输出1和3应该被算作同一只手。我不知道如何做到这一点。

我会后退一步，通过对每一行进行排序，然后使用

groupby

+

size

：

cols = ['card1', 'card2']

res = pd.DataFrame(np.sort(df[cols].values, axis=1), columns=cols)\
        .groupby(cols).size().rename('count').reset_index()

如果需要逗号分隔的序列，则在较小的结果上创建该序列更有效：

res['hand'] = res['card1'] + ', ' + res['card2']

print(res)

  card1 card2  count    hand
0    2c    7h      2  2c, 7h
1    2c    7s      1  2c, 7s

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这会导致以下错误：TypeError:“@Jan，请参阅更新，由于输入数据帧不仅仅由字符串组成，因此您似乎需要按列进行筛选。