Python-Pandas自连接为合并笛卡尔积生成所有组合和和

Question

我对Python是全新的，似乎它有很多灵活性，比传统的RDBMS系统更快。在

在一个非常简单的过程中创建随机幻想团队。我来自RDBMS背景（oraclesql），对于这种数据处理来说，这似乎不是最佳选择。在

我用pandas从csv文件中读取数据帧，现在有了一个包含两列的简单数据框：Player、Salary：

`                    Name  Salary
0              Jason Day   11700
1         Dustin Johnson   11600
2           Rory McIlroy   11400
3          Jordan Spieth   11100
4         Henrik Stenson   10500
5         Phil Mickelson   10200
6            Justin Rose    9800
7             Adam Scott    9600
8          Sergio Garcia    9400
9          Rickie Fowler    9200`

我想通过python（pandas）来制作6个玩家的所有组合，他们的薪水在45000-50000之间。在

在查找python选项时，我发现itertools的组合很有趣，但它会生成一个庞大的组合列表，而不会过滤工资总额。在

在传统的SQL中，我会执行一个大规模的合并笛卡尔连接w/SUM，但是我会让玩家在不同的位置。。在

比如A，B，C然后，C，B，A。。在

我的传统SQL不能很好地工作，如下所示：

^{pr2}$

在Pandas/Python中有没有一种方法可以做到这一点？在

任何可以指出的文档都是很棒的！在

Answer 1

我对6个组合进行了测试，结果没有一个团队满意。我用了5个。在

这会让你达到目的：

from itertools import combinations
import pandas as pd


s = df.set_index('Name').squeeze()
combos = pd.DataFrame([c for c in combinations(s.index, 5)])
combo_salary = combos.apply(lambda x: s.ix[x].sum(), axis=1)
combos[(combo_salary >= 45000) & (combo_salary <= 50000)]