将 pandas Dataframe 的行转换为可迭代的字符串列表

Question

假设我有一个数据框 df，它有 2 列，一个 USER_ID 和一个他们购买的产品。

df
USER_ID     |     PRODUCT
1                 a
1                 b
1                 c
2                 d
2                 a
2                 k

我想将这个 DataFrame 转换成一个新的 DataFrame，df2，其中每一行都是一个用户，产品被聚合到一个字符串列表中。

df2
USER_ID     |     PRODUCT
1                 [a,b,c]
2                 [d,a,k]

最后，我希望能够找到两个用户的 PRODUCT 列表之间的交集。

我能够创建第二个数据框，但我使用的方法导致列表无法迭代。

具体来说，我是这样做的： df2 = df1.groupby(‘USER_ID)[‘产品’].agg(lambda x: x.tolist())

这给了我一个系列，我将其转换回数据框。

df2 = df2.to_frame()

这给了我正在寻找的 df2，但每个产品列表的长度都为 1，因此我无法将 1 与另一个进行比较以找到产品的交集。例如，当我执行：

s1 = df2.PRODUCT[df2.USER_ID == 1] 
s2 = df2.PRODUCT[df2.USER_ID == 2]

common_elements = list(set(s1).intersection(set(s2)))
common_elements

结果是一个空列表而不是 [a]。我究竟做错了什么？

Answer 1

这是你想要的吗？

In [7]: pd.Series(np.intersect1d(df.loc[df.USER_ID == 1, 'PRODUCT'], df.loc[df.USER_ID == 2, 'PRODUCT']))
Out[7]:
0    a
dtype: object

或使用index.intersection():

In [18]: (df.set_index('PRODUCT').query('USER_ID == 1').index
   ....:    .intersection(df.set_index('PRODUCT').query('USER_ID == 2').index)
   ....:    .to_series()
   ....: )
Out[18]:
PRODUCT
a    a
Name: PRODUCT, dtype: object

PS 我不会将您的 df 转换为 df2 因为您很可能会在使用此数据模型时遇到很多困难（我的意思是在列中列出列表）

Answer 2

您可以执行 groupby，然后找到两个列表之间的交集，如下所示：

>>>df2 = df.groupby('USER_ID')['PRODUCT'].apply(list).reset_index()
>>>df2

   USER_ID    PRODUCT
0        1  [a, b, c]
1        2  [d, a, k]

>>>list(set(df2['PRODUCT'].loc[0]).intersection(df2['PRODUCT'].loc[1]))
['a']

或者更简短的方式：

df2 = df.groupby('USER_ID')['PRODUCT'].apply(list)
>>>list(set(df2.loc[1]).intersection(df2.loc[2]))
['a']

Answer 3

这将为您提供一个通用的解决方案，以找到任意两个用户产品列表的交集，而无需草率的第二个数据框

from collections import defaultdict

user1 = 1
user2 = 2
products = defaultdict(set)

for record in df.to_dict('records'):
    products[record['USER_ID']].add(record['PRODUCT'])

common_elements = products[user1].intersection(products[user2])]
print(common_elements)

然后，如果您想要与所有用户对的所有交集

from itertools import combinations
common_elements = {(x,y): products[x].intersection(products[y]) for x,y in combinations(products.keys(),2)}

Answer 4

试试这个：

df3 = pd.crosstab(df2.PRODUCT,df2.USER_ID, margins= True)
print df3[df3['All']>1]

  # USER_ID  1  2  All
   # PRODUCT           
   # a        1  1    2
   # All      3  3    6

我的解决方案与@Nikil 非常相似，所以使用他的解决方案。

df2 = df.groupby('USER_ID')['PRODUCT'].apply(list)
df2 = df2.reset_index()
print df2


#         USER_ID    PRODUCT
#    0        1  [a, b, c]
#    1        2  [d, a, k]

有关交叉表的更多信息，它是一个数据框。

pd.crosstab(df2.PRODUCT,df2.USER_ID, margins= True)

#    USER_ID  1  2  All
#    PRODUCT           
#    a        1  1    2
#    b        1  0    1
#    c        1  0    1
#    d        0  1    1
#    k        0  1    1
#    All      3  3    6

将 pandas Dataframe 的行转换为可迭代的字符串列表

Convert rows of pandas Dataframe into an iterable list of strings

python

iterable

intersection

list

pandas