查看潘达斯中的两列是否为一对一的简单方法
查看潘达斯中的两列是否为一对一的简单方法
提问于 2018-06-01 12:25:15
使用Python 3+处理熊猫的数据。似乎应该有一种简单的方法来检查两列是否具有一对一的关系(不管列类型如何)，但我很难找到最好的方法来做到这一点。
预期产出实例：
A B C
0 'a' 'apple'
1 'b' 'banana'
2 'c' 'apple'A&B是一对一吗？真的
A&C是一对一吗？错误
B&C是一对一吗？错误
回答 5
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-06-01 12:38:39
那么，您可以创建自己的函数来检查它：
def isOneToOne(df, col1, col2):
first = df.groupby(col1)[col2].count().max()
second = df.groupby(col2)[col1].count().max()
return first + second == 2
isOneToOne(df, 'A', 'B')
#True
isOneToOne(df, 'A', 'C')
#False
isOneToOne(df, 'B', 'C')
#False如果您的数据更像这样的话：
df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 0],
'C': ["'apple'", "'banana'", "'apple'", "'apple'"],
'B': ["'a'", "'b'", "'c'", "'a'"]})
df
# A B C
#0 0 'a' 'apple'
#1 1 'b' 'banana'
#2 2 'c' 'apple'
#3 0 'a' 'apple'然后你可以使用：
def isOneToOne(df, col1, col2):
first = df.drop_duplicates([col1, col2]).groupby(col1)[col2].count().max()
second = df.drop_duplicates([col1, col2]).groupby(col2)[col1].count().max()
return first + second == 2Stack Overflow用户
发布于 2018-11-30 04:34:28
df.groupby(col1)[col2]\
.apply(lambda x: x.nunique() == 1)\
.all()如果你想要一个正确或错误的答案的话，应该工作得很好。
用离散/分类值(万一您正在使用木星笔记本)可视化两列之间的关系的一个好方法是：
df.groupby([col1, col2])\
.apply(lambda x : x.count())\
.iloc[:,0]\
.unstack()\
.fillna(0)此矩阵将告诉您两列中列值之间的对应关系。
在一对一关系的情况下，矩阵中每行只有一个非零值。
Stack Overflow用户
发布于 2020-10-12 02:37:03
df.groupby('A').B.nunique().max()==1 #Output: True
df.groupby('B').C.nunique().max()==1 #Output: False在groupby列中的每个值中，计算其他列中唯一值的数目，然后检查所有此类计数的最大值为1。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50643386
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