使用 pandas 对数据帧的多行进行排列

发布于 2025-01-13 04:49:15 字数 349 浏览 4 评论 0原文

我有一个这样的数据框：

d = pd.DataFrame({'Job': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
        'Machine1': [1,3,2,4,3], 'Machine2': [2,0,5,1,2]})

对于索引'Job'，我需要找到长度为5的所有排列，基本上是（5个阶乘）排列。索引的长度可能会因不同的场景而改变，所以我并不是在寻找仅特定于 5 个作业的代码。

预期输出：A、B、C、D、E； A、C、D、E、B； E,D,C,B,A ...等等多达120种这样的方式。在基础数学中，它是表示为 5P5 的排列

原文

I have a data frame of this kind:

d = pd.DataFrame({'Job': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
        'Machine1': [1,3,2,4,3], 'Machine2': [2,0,5,1,2]})

For the index 'Job', I need to find all permutations of length 5, basically (5 factorial) permutations. The length of the index may change for a different scenario, so I am not looking for a code specific to 5 jobs only.

Expected output: A,B,C,D,E; A,C,D,E,B; E,D,C,B,A ... and so on up to 120 such ways. In basic math, it is a permutation expressed as 5P5

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注定孤独终老 2025-01-20 04:49:15

我认为您正在寻找内置函数 itertools .permutations()：

import itertools as it
permutations = list(it.permutations(d['Job']))

输出：

>>> permutations
[('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
 ('A', 'B', 'C', 'E', 'D'),
 ('A', 'B', 'D', 'C', 'E'),
 ('A', 'B', 'D', 'E', 'C'),
 ('A', 'B', 'E', 'C', 'D'),
...

>>> len(permutations)
120

I think you're looking for the built-in function itertools.permutations():

import itertools as it
permutations = list(it.permutations(d['Job']))

Output:

>>> permutations
[('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
 ('A', 'B', 'C', 'E', 'D'),
 ('A', 'B', 'D', 'C', 'E'),
 ('A', 'B', 'D', 'E', 'C'),
 ('A', 'B', 'E', 'C', 'D'),
...

>>> len(permutations)
120

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