列表中每个列表的所有可能对

Question

我有以下代码作为示例（这是基于文本定义的成对相似性）：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("pairings.csv")

sample_list = df['fruit'].tolist()

sample_list 的输出如下：

['Apple, Orange', 'Pear, Apple, Grape',
 'Plum, Orange, Pear, Banana, Grape, Apple'] 

我再次任意选择水果作为示例，我的实际数据集根据余弦相似性找到技术之间的分组，并根据它们的定义生成技术分组。

我试过了

for n in range(len(sample_list) + 1):
     list_combinations += list(combinations(sample_list,n))
     print(list_combinations)

和

for i in sample_test:
    res = [(a, b) for idx, a in enumerate(sample_test) for b in sample_test[idx + 1:]]

但他们没有工作。我的目标是获得一个新的 csv，它显示列表中每个列表的所有对，这样它就可以读作（括号不会在那里，这只是为了进一步解释）：

0        1
0 Apple  Orange [from list 1]
1 Pear   Apple [from list 2]
2 Pear   Grape [from list 2]
3 Apple  Grape [from list 2]
4 Plum   Orange [from list 3]
5 Plum   Pear [from list 3]
6 etc. 

我需要知道如何遍历每个列表并获得所有可能的对。谢谢！

Answer 1

我认为这是一个两步问题。首先，将字符串内部列表转换为下面的列表（带有

[elem.strip() for elem in stringylist.split(',')]

）。然后，从该内部列表中找到所有元素对。

我们可以编写自己的方法来做到这一点，或者我们可以使用

itertools.combinations

为我们做到这一点。下面我选择使用itertools

from itertools import combinations

samplelist = [
    'Apple, Orange', 'Pear, Apple, Grape',
     'Plum, Orange, Pear, Banana, Grape, Apple'
]

def all_pairs(inlist):
    ret = []
    for liststr in inlist:
        innerlist = [elem.strip() for elem in liststr.split(',')]
        ret += list(combinations(innerlist, 2))
    return ret

all_pairs(samplelist)
""" prints
[('Apple', 'Orange'),
 ('Pear', 'Apple'),
 ('Pear', 'Grape'),
 ('Apple', 'Grape'),
 ('Plum', 'Orange'),
 ('Plum', 'Pear'),
 ('Plum', 'Banana'),
 ('Plum', 'Grape'),
 ('Plum', 'Apple'),
 ('Orange', 'Pear'),
 ('Orange', 'Banana'),
 ('Orange', 'Grape'),
 ('Orange', 'Apple'),
 ('Pear', 'Banana'),
 ('Pear', 'Grape'),
 ('Pear', 'Apple'),
 ('Banana', 'Grape'),
 ('Banana', 'Apple'),
 ('Grape', 'Apple')]
"""

这解决了您遍历并找到所有对的问题。我想您可以将成对列表转换为 CSV？

Answer 2

在调用

combinations

.之前，您需要将字符串拆分为列表。

result = []
for s in sample_list:
    result.extend(combinations(s.split(', '), r=2))

print(result)

输出：

[('Apple', 'Orange'),
 ('Pear', 'Apple'),
 ('Pear', 'Grape'),
 ('Apple', 'Grape'),
 ('Plum', 'Orange'),
 ('Plum', 'Pear'),
 ('Plum', 'Banana'),
 ('Plum', 'Grape'),
 ('Plum', 'Apple'),
 ('Orange', 'Pear'),
 ('Orange', 'Banana'),
 ('Orange', 'Grape'),
 ('Orange', 'Apple'),
 ('Pear', 'Banana'),
 ('Pear', 'Grape'),
 ('Pear', 'Apple'),
 ('Banana', 'Grape'),
 ('Banana', 'Apple'),
 ('Grape', 'Apple')]