Python 如何在数据帧中返回所有相反的对？

对于下面的数据帧，如何返回所有相反的对

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([1,2,-2,2,-1,-1,1,1], columns=['a'])

   a
0  1
1  2
2 -2
3  2
4 -1
5 -1
6  1
7  1    

输出应如下所示：

（1） 所有行的总和为0
（2） 因为有3“1”和2“-1” 原始数据，输出包括2“1”和2“-1”

---

非常感谢。

好吧，我想这会占用更少的线路（也许可以），但这确实有效。首先，只需创建两个新列以简化后面的语法：

>>> df1['abs_a'] = np.abs( df1['a'] )
>>> df1['ones'] = 1

那么你需要做的主要事情就是数数。例如，是否有更少的

1

s或更少的

-1

s

>>> df2 = df1.groupby(['abs_a','a']).count()

          ones
abs_a a       
1     -1     2
       1     3
2     -2     1
       2     2

>>> df3 = df2.groupby(level=0).min()

       ones
abs_a      
1         2
2         1

这基本上就是答案，但我会把它放在你要的表格旁边：

>>> lst = [ [i]*j for i, j in zip( df3.index.tolist(), df3['ones'].tolist() ) ]
>>> arr = np.array( [item for sublist in lst for item in sublist] )

>>> np.hstack( [arr,-1*arr] )

array([ 1,  1,  2, -1, -1, -2], dtype=int64)

或者，如果要将其放回数据帧：

>>> pd.DataFrame( np.hstack( [arr,-1*arr] ) )

   0
0  1
1  1
2  2
3 -1
4 -1
5 -2

---

为什么会有反对票？我觉得还可以。如果是复制品，有人能指出它吗？嗨，约翰，非常感谢你的帮助。如何返回这些行的原始索引，而不是值？在原始数据示例中，我只有一列数据来简化事情，但实际上还有其他列，所以我需要索引来恢复这些列。谢谢。我暂时不确定，可能是合并，但有几个复杂问题：（1）不是唯一标识符，所以你必须想出一种方法来伪造它（先排序，然后保存索引值），（2）你需要一个规则来删除那些。例如，您需要删除“2”的一个匹配项，但是哪一个？如果这解决了您的大部分问题，您可能希望继续并提出关于剩余部分的新问题（并指定您希望如何准确处理我在前面的评论中提到的问题2）。我很确定可以通过合并/加入来解决这个问题，但只是不知道该怎么做。

>>> pd.DataFrame( np.hstack( [arr,-1*arr] ) )

   0
0  1
1  1
2  2
3 -1
4 -1
5 -2