计算数据框中特定列的成对差异

Question

我有以下数据框,其中显示了我从Item1到Item 2的移动次数.例如,从A到B有一个过渡,从A到C有1个过渡,从C到A有1个过渡

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    Item1   Item2   Moves
  1  A       B       1
  2  A       C       2
  3  B       D       3
  4  C       A       1
  5  C       B       5
  6  D       B       4
  7  D       C       1

---

我想计算两个项目之间的差异,因此新构建的Dataframe将如下所示

    Item1   Item2   Moves
  1  A       B       1
  2  A       C       1
  3  B       D      -1
  4  C       B       5
  5  D       C       1

有没有人知道如何使用熊猫做到这一点？我想我需要在前两列上编制索引,但我在Pandas中很新,我面临很多困难.谢谢

编辑没有任何重复的对.例如你不能看到两次a-> b(但你当然可以看到b-> a)

Answer 1

我确信有人可以将其简化为更少的行，但我留了很长的时间来帮助澄清正在发生的事情。简而言之，根据“Item1”在字母表中是否早于“Item2”将数据帧分成两部分。然后翻转“Item1”和“Item2”并否定“Moves”以获得一件。将它们重新粘合在一起并使用该groupby函数来聚合行。

>>> df
  Item1 Item2  Moves
0     A     B      1
1     A     C      2
2     B     D      3
3     C     A      1
4     C     B      5
5     D     B      4
6     D     C      1
>>> swapidx = df['Item1'] < df['Item2']
>>> df1 = df[swapidx]
>>> df2 = df[swapidx^True]
>>> df1
  Item1 Item2  Moves
0     A     B      1
1     A     C      2
2     B     D      3
>>> df2
  Item1 Item2  Moves
3     C     A      1
4     C     B      5
5     D     B      4
6     D     C      1
>>> df2[['Item1', 'Item2']] = df2[['Item2', 'Item1']]
>>> df2['Moves'] = df2['Moves']*-1
>>> df2
  Item1 Item2  Moves
3     A     C     -1
4     B     C     -5
5     B     D     -4
6     C     D     -1
>>> df3 = df1.append(df2)
>>> df3.groupby(['Item1', 'Item2'], as_index=False).sum()
  Item1 Item2  Moves
0     A     B      1
1     A     C      1
2     B     C     -5
3     B     D     -1
4     C     D     -1