Pandas - 按每个可能的键组合聚合

我有一个 DataFrame Pandas，我想通过 A、B、C 和 D 列的组合尽可能按数据进行分组。

假设它具有以下形式：

      A   B   C   D   E   F   G        
0     Y   X   Y   Z   1   2   7
1     Y   X   Y   Z   3   4   8 
2     X   Y   U   V   1   1   1
3     X   Y   V   U   1   2   0
4     X   Z   Z   Z   1   8   1

首先，我尝试在更高级别进行分组，因此我尝试按 ['A', 'B', 'C', 'D'] 进行分组。对于尚未重新分组的行，我尝试较低的组合，例如 ['A', 'B', 'C'], ['A', 'B', 'D'] 等。最后，我没有使用任何组合，只是按['A']然后['B']然后['C']然后['D']分组。此时，我已使用每个可能的聚合键（暗示 A、B、C 和 D）对数据进行了分组。

使用此方法，所需的输出将是：

      A   B   C   D           
0     Y   X   Y   Z    
1     X   Y     
2     X   

这些操作可以轻松完成吗？

我认为您首先需要列值的所有组合：

df = pd.DataFrame({'A':[5,3,6,9,2,4],
                   'B':[4,5,4,5,5,4],
                   'C':[7,8,9,4,2,3],
                   'D':[1,3,5,7,1,0],
                   })

print (df)
   A  B  C  D
0  5  4  7  1
1  3  5  8  3
2  6  4  9  5
3  9  5  4  7
4  2  5  2  1
5  4  4  3  0

from  itertools import combinations
a = df.columns
comb = [j for i in range(len(a), 0, -1) for j in combinations(a,i)]
print (comb)
[('A', 'B', 'C', 'D'),
 ('A', 'B', 'C'), ('A', 'B', 'D'), ('A', 'C', 'D'), ('B', 'C', 'D'), 
 ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D'), 
('A',), ('B',), ('C',), ('D',)]

a = pd.concat([df.loc[:, x].sum(axis=1) for x in comb], axis=1)
print (a)
   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  11  12  13  14
0  17  16  10  13  12   9  12   6  11   5   8   5   4   7   1
1  19  16  11  14  16   8  11   6  13   8  11   3   5   8   3
2  24  19  15  20  18  10  15  11  13   9  14   6   4   9   5
3  25  18  21  20  16  14  13  16   9  12  11   9   5   4   7
4  10   9   8   5   8   7   4   3   7   6   3   2   5   2   1
5  11  11   8   7   7   8   7   4   7   4   3   4   4   3   0

然后通过以下方式获取所有重复项duplicated http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.duplicated.html with concat http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.concat.html并获得第一Trues by numpy.argmax https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.argmax.html:

print (pd.concat([df.duplicated(x, keep=False) for x in comb], axis=1))

      0      1      2      3      4      5      6      7      8      9   \
0   True   True   True   True   True   True   True   True   True   True   
1   True   True   True   True   True   True   True   True   True   True   
2  False  False  False  False  False   True  False  False  False  False   
3  False  False  False  False  False   True  False  False  False  False   
4  False  False  False  False  False  False  False  False  False  False   

      10    11     12     13     14  
0   True  True   True   True   True  
1   True  True   True   True   True  
2  False  True   True  False  False  
3  False  True   True  False  False  
4  False  True  False  False   True  

a = pd.concat([df.duplicated(x, keep=False) for x in comb], axis=1).values.argmax(axis=1)
print (a)
[ 0  0  5  5 11]

最后使用这个数组作为参数groupby:

df = df.groupby(a).sum()
print (df)
    E  F   G
0   4  6  15
5   2  3   1
11  1  8   1