Python 如何查看列元素是否在以后的行中交换

我刚刚被要求在这方面提供帮助，我不确定我能想出一段运行速度相当快的代码

有两列数据：第一列是社交媒体用户的用户id号，该用户发起与某人的联系；第二列是他们开始联系的人的用户id。此外，假设行是按时间排序的

我希望在以后的某个日期看到“跟踪”其追随者的所有用户ID。这就是我到目前为止所做的，而且速度很慢。在没有for循环的情况下如何执行此操作

def myFun2(num):
    N = df.shape[0]
    init_follower = df['follower'][num]
    init_followee = df['followee'][num]
    for i in range(num+1,N):
        a = init_followee == df['follower'][i]
        b = init_follower == df['followee'][i]
        if a and b:
            return i

df = pd.DataFrame({'follower' : ['a', 'a', 'b'], 'followee' : ['b', 'c', 'a']})

# prints 2 because that's the row where a follows back b
for i in range(df.shape[0]):
    print(myFun2(i))

---

这里有一个方法。给定一个数据帧

df

：

df = pd.DataFrame(columns = ['follower', 'followee'])
df.loc[0] = [123, 111]
df.loc[1] = [123, 150]
df.loc[2] = [145, 123]
df.loc[3] = [150, 123]

df

  follower followee
0      123      111
1      123      150
2      145      123
3      150      123

“我希望看到“跟踪”其追随者的所有用户ID…” 使用

merge

进行“自内联接”，将左表的

followee

与右表的

followe

相匹配。现在，当您将左表的

跟随者

与右表的

跟随者

相同的所有行进行子集时，您实际上得到了您想要的：

a = df.merge(df, left_on = 'followee', right_on = 'follower')
b = a[a['follower_x'] == a['followee_y']][['follower_x', 'followee_x']].\
    reset_index().rename(columns = {'index' : 'timestamp', 'follower_x' : 'follower', 'followee_x' : 'followee'})

“……以后” 假设您的行按时间排序，以获得后来成为跟随者的跟随者

b['grp'] = b[['follower', 'followee']].apply(lambda x: str(np.sort(x.tolist())), axis = 1)
b['rank'] = b.groupby('grp')['timestamp'].apply(lambda x: x.rank(ascending = False))
b[b['rank'] == 1]['follower']

输出：

1    150

1    b

编辑： 对于您提供的数据帧：

输出：

1    150

1    b

我希望看到“跟踪”他们的用户的所有用户ID 在以后的日子里

您可以翻转数据帧并进行内部合并：

df_flip = pd.DataFrame(np.flip(df.values, 1), columns=df.columns)
res = df.merge(df_flip, how='inner')

print(res)

  follower followee
0        a        b
1        b        a

然后在订购后删除重复项：

res = res[~pd.DataFrame(np.sort(res.values, 1)).duplicated()]

print(res)

  follower followee
0        a        b