我有一个带有列表的熊猫列。对包含来自同一列的至少一个公共元素的行进行分组答案

【问题标题】：I have a pandas column with lists. Group rows that contains atleast one common element from same column我有一个带有列表的熊猫列。对包含来自同一列的至少一个公共元素的行进行分组
【发布时间】：2020-02-11 10:51:39
【问题描述】：

我有带有 1 列列表的 pandas df。我想对至少有一个共同元素的所有列表进行分组。

Input Df :
> 
    Category
 0  [IAB19, IAB81, IAB82]
 1  [IAB25, IAB27]
 2  [IAB19, IAB20]
 3  [IAB22, IAB55, IAB56, IAB58]
 4  [IAB81, IAB89]
 5  [IAB82, IAB95]

我想知道 df['Category'] 中的任何代码是否存在于 df['Category'] 的任何其他行中。

如果是，我想合并那些共享至少 1 个共同元素的列表。

预期输出：

    Category
 0  [IAB19, IAB81, IAB82, IAB20, IAB89, IAB95]
 1  [IAB25, IAB27]
 2  [IAB22, IAB55, IAB56, IAB58]

有什么想法吗？

【问题讨论】：

您必须构建一个图并对每个不相交图进行分组
在这方面使用 Pandas 没有什么意义
@rafaelc 我们不能使用 substr 或其他东西匹配列表，并在它们匹配的任何地方分配相同的 id。然后使用分配的 id 进行分组？

标签： python pandas list pandas-groupby apply

【解决方案1】：

这是一个隐藏的网络问题，所以我们可以尝试networkx，但在此之前你可能需要explode整个列表列到单行项（功能在pandas之后可用0.25)

import networkx as nx
df['Key']=df.index
df=df.explode('Category')
G=nx.from_pandas_edgelist(df, 'Category', 'Key')
l=list(nx.connected_components(G))
L=[dict.fromkeys(y,x) for x, y in enumerate(l)]
d={k: v for d in L for k, v in d.items()}
s=df.groupby(df.Key.map(d)).Category.apply(set)
s
Key
0    {IAB89, IAB82, IAB19, IAB95, IAB81, IAB20}
1                                {IAB27, IAB25}
2                  {IAB55, IAB56, IAB22, IAB58}
Name: Category, dtype: object

【讨论】：