使用Pandas中其他行的排列生成新行
使用Pandas中其他行的排列生成新行
提问于 2020-02-10 22:10:10
我有一个比赛结果的数据框架(每个比赛有14个参赛者)，看起来像这样：
df = race_id A0 B0 C0 A1 B1 C1 A2 B2 C2 ... A13 B13 C13 WINNER
1 2 3 0 9 1 3 4 5 1 1 2 3 3
2 1 5 2 7 3 2 8 6 0 6 4 1 9
.....我想在多元逻辑回归模型上训练数据。然而，根据目前的数据，该模型将对置换参与者很敏感。例如，如果模型被赋予记录
race_id A0 B0 C0 A1 B1 C1 A2 B2 C2 ... A13 B13 C13 WINNER
3 9 1 3 2 3 0 4 5 1 1 2 3 3这只是将参与者0的特征更改为比赛1中的参与者1的特征，即使输入是相同的，模型也会为获胜者输出不同的预测。
因此，我希望为数据中具有相同获胜者的每一场比赛生成随机100个排列，以训练模型以适应排列。我如何为这个数据帧创建这100个样本排列(同时保留每个参赛者的A，B，C特征？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2020-02-11 00:03:39
在我们开始之前，这不是一个好的建模比赛结果的方法。
但是，如果您想要这样做，您需要对列名进行置换和重新映射，然后将得到的排列组合在一起。首先，通过解析列名动态地创建参与者列表：
participants = [col[1:] for col in df.columns if col.startswith('A')]然后遍历这些参与者的排列，并应用列名重新映射：
import itertools
# Create an empty dataframe to hold our permuted races
races = pd.DataFrame()
for permutation in list(itertools.permutations(participants)):
# Create the mapping of participants from the permutation
mapping = {p:permutation[i] for i, p in enumerate(participants)}
# From the participant mapping, create a column mapping
columns = {}
for col in df.columns:
for old, new in mapping.items():
if col.endswith(old):
columns[col] = col.replace(old, new)
# Remap column names
race = df.rename(columns=columns)
# Reassign the winner based on the mapping
race['WINNER'] = race.apply(lambda row: mapping[row['WINNER']], axis=1)
# Collect the races
races = pd.concat([races, race])Stack Overflow用户
发布于 2020-02-11 02:34:37
这里有一个用三元组排列填充数据帧的选项，其中df是数据帧(我省略了winner列映射；请参阅chunkwise实现)。
请注意，rand_row只是我出于示例目的而创建的随机行。它填充了从1到10的值(就像在给定的dataframe中一样)，并且有40列(1个代表比赛id，每个参赛者加上13*3 )，当然，你可以改变它：
import random
import itertools
def chunkwise(t, size=2):
it = iter(t)
return zip(*[it]*size)
def fill(df, size):
rand_row = [random.randrange(1, 10) for _ in range(0, 13*3)]
triplets = list(chunkwise(rand_row, 3))
for i in range(size):
shuffeled = random.sample(triplets, len(triplets))
flattened = [item for triplet in shuffeled for item in triplet]
df.loc[i] = [i+1] + flattened
return df;页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/60152183
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