从datafram中的列创建排列

Question

嗨，我有一个数据帧，如下所示：

并希望创建包含2列的数据帧：

写入器1写入器2

上面列出了一首歌的所有编剧：在《03邦妮与克莱德》中，作者包括：普林斯、图帕克·沙库尔、杰伊·兹、泰龙·赖斯和坎耶·韦斯特。因此，我的数据帧应该如下所示：

Writer1 Writer2

Prince  Tupac Shakur

Prince  Jay-Z

Prince  Tyrone Wrice

Prince  Kanye West

Tupac S Jay-Z

Tupac S Tyrone Wrice

Tupac S Kanye West

Jay-Z   Tyrone Wrice

Jay-Z   Kanye West

Tyrone  Kanye West

你知道我该怎么做吗？在

Answer 1

下面是一种使用itertools.combinations的方法：

import itertools
import pandas as pd

def get_combinations(df, song_name):
    """
    Get a dataframe of all two-writer combinations for a given song.

    :param df: dataframe containing all artists, songs and writers
    :param song_name: name of song 
    :returns: dataframe with cols 'Writer1', 'Writer2' of all two writer combinations for the given song
    """
    song_frame = df[df['Song'] == song_name]
    combinations_df = pd.DataFrame(list(itertools.combinations(song_frame['Writer'].unique(), 2)), 
                                   columns=['Writer1', 'Writer2'])
    return combinations_df

combinations_df = get_combinations(df, '03 Bonnie & Clyde')

请注意，这假设您的数据是Pandas数据帧的形式。您可以轻松地从文本文件或csv中读入，或创建一个类似于以下内容的文件进行测试：

^{pr2}$

如果您想在整个数据帧上有效地应用此功能，请考虑：

def combinations_per_group(group):
    """Return combinations of writers after grouping by song."""     
    group_combs = pd.DataFrame(list(itertools.combinations(group['Writer'].unique(),2)),
                               columns=['Writer1', 'Writer2'])
combinations_df = df.groupby(['Song']).apply(combinations_per_group)\
                    .reset_index()\
                    .drop('level_1', axis=1)

这将返回一个数据帧，其中以歌曲为索引，所需的列给出了每首歌曲的所有编剧组合。在