パンダデータフレームの順列を生成します

ジュリアンRoullé：

これは、より多くのニシキヘビとより効率的なパンダ、と何かをするより良い方法を見つけることについての質問です。私はトラブルのいくつかの条件に基づいて、私のデータの順列を生成するための最適な方法を見つけることを持っています。

ここに私の入力は次のようになります。

    Product     Stat1   Stat2   Stat3   Stat4   Stat5
1     A           3       1       2       4       3
2     B           3       4       3       2       1
3     C           3       4       2       3       1
4     D           4       2       4       2       4
5     E           5       4       1       1       2

そして、これは私の所望の出力です：

    Stat1   Stat2   Stat3   Stat4   Stat5
0     D       B       D       A       D
1     D       C       D       A       D
2     D       E       D       A       D
3     E       B       D       A       D
4     E       C       D       A       D
5     E       E       D       A       D

このコードは、あなたが私の入力を再現支援することです。

data = {
  'Product': {1: 'A', 2: 'B', 3: 'C', 4: 'D', 5: 'E'},
  'Stat1': {1: 3, 2: 3, 3: 3, 4: 4, 5: 5},
  'Stat2': {1: 1, 2: 4, 3: 4, 4: 2, 5: 4},
  'Stat3': {1: 2, 2: 3, 3: 2, 4: 4, 5: 1},
  'Stat4': {1: 4, 2: 2, 3: 3, 4: 2, 5: 1},
  'Stat5': {1: 3, 2: 1, 3: 1, 4: 4, 5: 2},
 }
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

そして、これは私が私の出力を生成する方法です。

clms = ['Stat1', 'Stat2', 'Stat3', 'Stat4', 'Stat5']
threshold = 3
permutation_df = pd.DataFrame(columns=clms)
for stat1 in df[df.Stat1 > threshold].Product.values:
  for stat2 in df[df.Stat2 > threshold].Product.values:
    for stat3 in df[df.Stat3 > threshold].Product.values:
      for stat4 in df[df.Stat4 > threshold].Product.values:
        for stat5 in df[df.Stat5 > threshold].Product.values:
          permutation_df = permutation_df.append(
              pd.Series([stat1, stat2, stat3, stat4, stat5,], 
              index=clms), 
              ignore_index=True
            )

これは、ブルートフォース方式の一種ですが、私は今のように任意のより良いを知りません。この上で、あなたの知識を共有してください:)

エズレル：

アイデアは、の値のみによってリストの辞書を作成することですProductdictの理解では、その後に渡すitertools.productとDataFrame、コンストラクタ：

from  itertools import product

d = {k: v.index[v > threshold].tolist() for k, v in df.set_index('Product')[clms].items()}
print (d)
{'Stat1': ['D', 'E'], 
 'Stat2': ['B', 'C', 'E'], 
 'Stat3': ['D'], 
 'Stat4': ['A'], 
 'Stat5': ['D']}

df1 = pd.DataFrame(product(*d.values()), columns=d.keys())
print (df1)
  Stat1 Stat2 Stat3 Stat4 Stat5
0     D     B     D     A     D
1     D     C     D     A     D
2     D     E     D     A     D
3     E     B     D     A     D
4     E     C     D     A     D
5     E     E     D     A     D

EDIT：

from  itertools import product
d = {k: v[v > threshold] for k, v in df.set_index('Product')[clms].items()}
print (d)
{'Stat1': Product
D    4
E    5
Name: Stat1, dtype: int64, 'Stat2': Product
B    4
C    4
E    4
Name: Stat2, dtype: int64, 'Stat3': Product
D    4
Name: Stat3, dtype: int64, 'Stat4': Product
A    4
Name: Stat4, dtype: int64, 'Stat5': Product
D    4
Name: Stat5, dtype: int64}

s = pd.DataFrame(product(*d.values())).sum(axis=1)
print (s)
0    20
1    20
2    20
3    21
4    21
5    21
dtype: int64

df2=pd.DataFrame(product(*[v.index for k,v in d.items()]), columns=d.keys()).assign(sums=s)
print (df2)
  Stat1 Stat2 Stat3 Stat4 Stat5  sums
0     D     B     D     A     D    20
1     D     C     D     A     D    20
2     D     E     D     A     D    20
3     E     B     D     A     D    21
4     E     C     D     A     D    21
5     E     E     D     A     D    21

パンダデータフレームの順列を生成します

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