Python 基于两个数据帧列构建计数Dict

我有一个如下所示的数据帧：

    start   stop
0   1       2
1   3       4
2   2       1
3   4       3

我正试图从元组列表中构建一个包含key=（start，stop）对的字典，其出现的次数为value=count，而不考虑顺序。换言之，（1,2）和（2,1）都将算作元组列表中成对（1,2）的出现

所需输出：

dict_count={（'1'，'2'）：2，（'3'，'4'）：2}

以下是我的尝试：

my_list=[（'1'，'2'），（'3'，'4'）]

但是，这给了我一个关键错误：

---

keyrerror:“['1'…]不在索引中”

使用

值
+
排序
然后我们执行
groupby

df.values.sort()
df
  start stop
0   '1'  '2'
1   '3'  '4'
2   '1'  '2'
3   '3'  '4'
df.groupby(df.columns.tolist()).size()
start  stop
'1'    '2'     2
'3'    '4'     2
dtype: int64

如果您需要
dict

df.groupby(df.columns.tolist()).size().to_dict()
{("'1'", "'2'"): 2, ("'3'", "'4'"): 2}

更新

df['orther']=1
df[['start','stop']]=np.sort(df[['start','stop']].values)
df.groupby(['start','stop']).size().to_dict()
{("'1'", "'2'"): 2, ("'3'", "'4'"): 2}

使用集合。计数器
：

>>> from collections import Counter
>>> Counter(map(tuple, np.sort(df[['start','stop']], axis=1)))
{(1, 2): 2, (3, 4): 2}

这不会修改原始数据帧。
谢谢；我的df还有很多其他的专栏。
df.values.sort（）
会保留其他列中的顺序吗？@Caerus btw如果它对您有用，请不要忘记upvote和accept:-）找到alt:）
>>> from collections import Counter
>>> Counter(map(tuple, np.sort(df[['start','stop']], axis=1)))
{(1, 2): 2, (3, 4): 2}