对列使用itertools.combinations

Question

我有一个有3列的Dataframe df。A、B和C

A B C
2 4 4
5 2 5
6 9 5 

我的目标是使用itertools.combinations查找所有不重复的列对，并将第一列对放入一个DataFrame中，将第二列对放入另一列中。所以所有的对都会得到A:B，A:C，B:C。

因此，第一个数据帧df1将具有这些列对中的第一个：

df=A A B
   2 4 4
   5 5 2
   6 5 9

第二个df2：

   B C C
   4 4 4
   3 5 5
   9 5 5

我正在尝试使用itertools做一些事情，比如：

    for cola, colb in itertools.combinations(df, 2):
        df1[cola]=cola
        df2[colb]=colb

我知道这没有任何意义，但我可以将每一列更改为一个列表，然后迭代一个列表列表，然后将每个列表附加到一个列表A和B，然后将该列表转换回一个Dataframe，但是这样我就缺少了头。我尝试将头文件添加到列表中，但当我尝试将其重做回DataFrame时，索引似乎关闭了，我似乎无法修复它。所以我只是想看看是否有一种方法可以使用标题来迭代处理整个列。

Answer 1

使用zip函数对要在每个DataFrame中单独使用的列进行分组，然后使用pandas.concat构造新的DataFrames：

from itertools import combinations

df1_cols, df2_cols = zip(*combinations(df.columns,2))

df1 = pd.concat([df[col] for col in df1_cols],axis=1)
df2 = pd.concat([df[col] for col in df2_cols],axis=1)