如何有效地填充由列表中的成对值组合组成的不完整的pandas数据帧？

Question

假设我有一个值列表,

lst=['orange','apple','banana', 'grape', 'lemon']

我还有一个表格的pandas数据框df:

Source     Destination     Weight
orange     apple           0.4
banana     orange          0.67
grape      lemon           0.1
grape      banana          0.5

行是lst中所有成对组合的子集.请注意,每个组合最多只出现一次.

我想要的是一个新的数据帧,其余的组合用值0填充.

例如,new_df:

Source     Destination     Weight
orange     apple           0.4
banana     orange          0.67
grape      lemon           0.1
grape      banana          0.5
orange     grape           0.0
orange     lemon           0.0
banana     lemon           0.0

订单没有任何区别.

什么是快速的方法呢？

Answer 1

• 我创建了一组组合
• 然后我对已经存在的组合做同样的事情
• 我np.in1d用来找到那些不存在的
• 然后添加一个新的数据框,其中包含尚不存在的数据框.

from itertools import combinations

comb = np.array([set(x) for x in combinations(lst, 2)])
exst = df[['Source', 'Destination']].apply(set, 1).values
new = comb[~np.in1d(comb, exst)]

d1 = pd.DataFrame(
    [list(x) for x in new],
    columns=['Source', 'Destination']
).assign(Weight=0.)

df.append(d1, ignore_index=True)

   Source Destination  Weight
0  orange       apple    0.40
1  banana      orange    0.67
2   grape       lemon    0.10
3   grape      banana    0.50
4   grape      orange    0.00
5  orange       lemon    0.00
6   apple      banana    0.00
7   grape       apple    0.00
8   apple       lemon    0.00
9  banana       lemon    0.00