基于数据框中列表中的相同项目进行分组（python）答案

【问题标题】：Group based on same items in list in dataframe (python)基于数据框中列表中的相同项目进行分组（python）
【发布时间】：2020-05-21 08:51:26
【问题描述】：

我根据他们一起旅行的百分比对一起旅行的旅行者进行分组。这似乎与另一个问题 (Group Python list of lists into groups based on overlapping items) 类似，但条件不同。

只有在 80% 的行程中一起旅行的旅行者才被归为一组。同一个旅行者分在不同的组里也没关系。

数据：（实际数据集很大，有 >1000 次旅行和旅行者）

Traveller  Trips
   A       [Trip_1, Trip_2, Trip_3, Trip_4, Trip_5]
   B       [Trip_1, Trip_2, Trip_3, Trip_4]
   C       [Trip_6, Trip_7]
   D       [Trip_8]
   E       [Trip_2, Trip_3, Trip_4, Trip_5]
   F       [Trip_2, Trip_3, Trip_4, Trip_5]
   G       [Trip_8]

预期输出：

TravelGroup  Traveller
  Group_1       A
  Group_1       B
  Group_2       A
  Group_2       E
  Group_2       F
  Group_3       C
  Group_4       D
  Group_4       G

注意 A 和 B 在一个组中； A、E 和 F 在一个组中。但是，B 和 C 不在一个组中，因为他们在所采取的行程中只有 75% 的匹配。

非常感谢这里的任何帮助，非常感谢！

【问题讨论】：

标签： python list dataframe

【解决方案1】：

df = pd.DataFrame({'Traveller':[*'ABCDE'], 'Trips': [
    ['Trip_1', 'Trip_2', 'Trip_3', 'Trip_4', 'Trip_5'],
    ['Trip_1', 'Trip_2', 'Trip_3', 'Trip_4'],
    ['Trip_1', 'Trip_2'],
    ['Trip_1'],
    ['Trip_2', 'Trip_3', 'Trip_4', 'Trip_5']
    ] })

from itertools import combinations

all_trips = df.explode('Trips')['Trips'].nunique()
all_travelers = set(df.Traveller)

groups, cnt = {'TravelGroup':[], 'Traveller':[]}, 1
for t1, t2 in combinations(df.Traveller, 2):
    s1 = df.loc[df.Traveller==t1, 'Trips'].iloc[0]
    s2 = df.loc[df.Traveller==t2, 'Trips'].iloc[0]
    if len(set(s1).intersection(s2)) / all_trips >= 0.8:
        group_name = 'Group_{}'.format(cnt)
        groups['TravelGroup'].extend([group_name, group_name])
        groups['Traveller'].extend([t1, t2])
        cnt += 1

df = pd.DataFrame(groups)
for t in all_travelers.difference(df.Traveller):
    group_name = 'Group_{}'.format(cnt)
    df.loc[df.shape[0]] = [group_name, t]
    cnt += 1

print(df)

打印：

  TravelGroup Traveller
0     Group_1         A
1     Group_1         B
2     Group_2         A
3     Group_2         E
4     Group_3         D
5     Group_4         C

【讨论】：

非常感谢。但是，我很抱歉没有包括更多的分组可能性。我已经更新了上面的数据——A、E、F 必须在同一个组中，因为它们都满足 80% 的规则。