如何根据多个列表的每个唯一组合创建 pandas 数据框？

Question

我正在尝试根据四个不同长度列表的每个唯一组合创建一个 pandas 数据框。我是一个相对初学者。

我构建了一个嵌套组合列表，如下所示：

combinations = [
    [
        [
            [
                [w,x,y,z]for w in sexes
            ]
            for x in ages
        ]
        for y in destination_codes
    ] 
    for z in origin_codes
]

其中每个都是一个简单的列表。这工作正常，但我不知道如何将其放入四列框架中，每个唯一组合各占一行，如下所示：

https://imgur.com/a/b9gNWJa

我试过这个：

total = pd.DataFrame(columns=['origin', 'destination', 'age', 'sex'])
    for first in combinations:
        for second in first:
            for third in second:
                for fourth in third:
                    summary_table = pd.DataFrame({'Origin': [first], 'Destination': [second], 'Age': [third], 'Sex:' [fourth])
                    total.append(summary_table)

根本不起作用。

任何指示都会非常有帮助 - 我不确定这是一个简单的错误还是我以错误的方式解决了整个问题。有什么想法吗？

Answer 1

使用itertools.product。它 returns 作为参数给出的序列的笛卡尔积。

Answer 2

这是否符合您的要求？

combinations = [
    [w,x,y,z]
    for w in sexes
    for x in ages
    for y in destination_codes
    for z in origin_codes
]
total_df = pd.DataFrame(combinations, columns=['sex', 'age', 'origin', 'destination'])

但是在这里使用列表理解可能效率很低。有一种更好的方法可以使用 itertools.product

from itertools import product
combinations = list(product(ages, ages, origin_codes, destination_codes))

Answer 3

试试这个：

import pandas as pd
import numpy as np

sexes=["m", "f"]
ages=["young", "middle", "old"]
destination_codes=["123", "039", "0230", "0249"]
origin_codes=["304", "0430", "034i39", "430", "0349"]
combined_ = np.array([[a,b,c,d] for a in sexes for b in ages for c in destination_codes for d in origin_codes])

df=pd.DataFrame(data={"sexes": combined_[:,0], "ages": combined_[:,1], "destination": combined_[:,2], "origin": combined_[:,3]})

如何根据多个列表的每个唯一组合创建 pandas 数据框？

How can I create a pandas data frame from each unique combination of multiple lists?

python

combinations

nested-lists

pandas