如何在 Pandas DataFrame 中 return 所有相反的对？

Question

对于下面的数据框，如何return所有相反的对？

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([1,2,-2,2,-1,-1,1,1], columns=['a'])

   a
0  1
1  2
2 -2
3  2
4 -1
5 -1
6  1
7  1

输出应如下所示：

(1) sum of all rows is 0
(2) as there are 3 "1" and 2 "-1" in original data, output includes 2 "1" and 2"-1".

非常感谢。

Answer 1

好吧，我认为这会减少行数（而且可能会减少），但这确实有效。首先创建几个新列以简化后面的语法：

>>> df1['abs_a'] = np.abs( df1['a'] )
>>> df1['ones'] = 1

那么你需要做的主要事情就是数数。例如，是 1 少还是 -1 少？

>>> df2 = df1.groupby(['abs_a','a']).count()

          ones
abs_a a       
1     -1     2
       1     3
2     -2     1
       2     2

>>> df3 = df2.groupby(level=0).min()

       ones
abs_a      
1         2
2         1

这基本上就是答案，但我会把它写得更接近你要求的形式：

>>> lst = [ [i]*j for i, j in zip( df3.index.tolist(), df3['ones'].tolist() ) ]
>>> arr = np.array( [item for sublist in lst for item in sublist] )

>>> np.hstack( [arr,-1*arr] )

array([ 1,  1,  2, -1, -1, -2], dtype=int64)

或者，如果您想将其放回数据框中：

>>> pd.DataFrame( np.hstack( [arr,-1*arr] ) )

   0
0  1
1  1
2  2
3 -1
4 -1
5 -2

如何在 Pandas DataFrame 中 return 所有相反的对？

How to return all opposite pairs in a Pandas DataFrame?

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