检查两列之间的一对一关系

Question

我在 pandas 数据框中有两列 A 和 B，其中的值重复了多次。对于 A 中的唯一值，B 也应该具有“另一个”唯一值。并且 A 的每个唯一值在 B 中都有一个对应的唯一值（参见下面两个列表形式的示例）。但是由于每列中的每个值都重复多次，所以我想检查两列之间是否存在任何一对一的关系。 pandas 中是否有任何内置功能可以检查？如果没有，是否有实现该任务的有效方法？

例子：

A = [1, 3, 3, 2, 1, 2, 1, 1]
B = [5, 12, 12, 10, 5, 10, 5, 5]

这里，对于 A 中的每个 1，B 中的对应值始终是 5，仅此而已。同样，对于 2-->10 和对于 3-->12。因此，A 中的每个数字在 B 中只有一个/唯一的对应数字（并且没有其他数字）。我称之为一对一的关系。现在我想检查熊猫数据框中的两列之间是否存在这种关系。

这个关系不满足的例子：

A = [1, 3, 3, 2, 1, 2, 1, 1]
B = [5, 12, 12, 10, 5, 10, 7, 5]

这里，A 中的 1 在 B 中没有唯一的对应值。它有两个对应值 - 5 和 7。因此，不满足关系。

Answer 1

假设你有一些数据框：

 d = df({'A': [1, 3, 1, 2, 1, 3, 2], 'B': [4, 6, 4, 5, 4, 6, 5]})

d 有groupby 方法，它返回GroupBy object。例如，这是按相等的列值对某些行进行分组的接口。

 gb = d.groupby('A')
 grouped_b_column = gb['B']

在分组的行上，您可以执行聚合。让我们找出每个组中的最小值和最大值。

res = grouped_b_column.agg([np.min, np.max])

>>> print(res)
   amin  amax
A            
1     4     4
2     5     5
3     6     6

现在我们只需要检查每个组中的amin 和amax 是否相等，因此每个组都包含相等的B 字段：

res['amin'].equals(res['amax'])

如果此检查正常，则对于每个 A，您都有唯一的 B。现在您应该检查交换的A 和B 列的相同条件。