Pandas将不同列中具有相同值的不同行分组

Question

我有一个数据框架，它在不同的部分有相同的值，它们可以在不同的行和列中。例如，它在两个不同的列中有相同的电子邮件，我想通过此电子邮件获得两个不同行的ID

test1 = pd.DataFrame([{'id': 'iii1', 'phone': 'aaa1', 'email': 'qqq1', 'phone2': 'bbb1', 'email2': 'sss1'},
                     {'id': 'iii2', 'phone': 'aaa2', 'email': 'qqq2', 'phone2': 'aaa1', 'email2': 'sss2'},
                     {'id': 'iii3', 'phone': 'aaa3', 'email': 'qqq3', 'phone2': 'bbb3', 'email2': 'sss3'},
                     {'id': 'iii4', 'phone': 'aaa4', 'email': 'qqq4', 'phone2': 'bbb4', 'email2': 'qqq3'},
                     {'id': 'iii5', 'phone': 'aaa5', 'email': 'qqq5', 'phone2': 'bbb5', 'email2': 'sss5'},
                     {'id': 'iii6', 'phone': 'aaa6', 'email': 'qqq6', 'phone2': 'bbb6', 'email2': 'qqq1'}])

我试着通过以下步骤来实现：

1. 熔融柱

test2 = pd.melt(
            test1, id_vars=['id'],
                                value_vars=['phone', 'email', 'phone2', 'email2']
        ).sort_values(by=['id'], ascending=False).reset_index(drop=True)

1. 按熔化值分组：

def testf(ser):
    uniqs = pd.unique(ser.values.ravel()).tolist()
    uniqs_len = len(uniqs)
    if uniqs_len > 1:
        return uniqs
    else:
        return 'only 1, doesnt interesting'

test3 = test2.groupby('value')['id'].apply(testf).reset_index()

因此，在完成这些步骤后，我最终得到：

这几乎是我想要的，但是预期结果应该是：
[iii1,iii2,iii6]; [iii3,iii4]
我认为另一种方式可以是合并，但我不知道如何实现这一点

Answer 1

您的问题是网络问题。试试networkx：

import networkx as nx

test2 = (test1.melt('id')
              .loc[lambda x: x.duplicated('value',keep=False)]
        )

# merge on `value` to connect the id's with same `value`
G = nx.from_pandas_edgelist(test2.merge(test2, on=['value']),    
                            source='id_x', target='id_y')

# output
list(nx.connected_components(G))

输出：

[{'iii1', 'iii2', 'iii6'}, {'iii3', 'iii4'}]