基于 pandas 数据框中的列的旋转列表，但有限制

Question

我想创建一个随机工具来对名称进行电台轮换： 我有一个具有以下形状的给定数据框：

data = {'Name': ['Tom', 'Mike', 'Carl', 'Juli', 'Tina', 'Wendy'],
        'station1': [0, 1, 1, 1, 0, 0],
        'station2': [1, 1, 1, 1, 1, 0], 
        'station3': [1, 1, 1, 1, 1, 1],
        'station4': [1, 1, 1, 1, 1, 1],
        'station5': [0, 1, 0, 0, 1, 0],
        'station6': [1, 1, 0, 1, 1, 0]}

4 倍旋转 = 列表中的 4 个位置

轮换限制： 没有双站，例如每个列表中的第 1 位 没有相互跟随的车站， 如果可能的话，Wendy 只能做 2 站，所以最少需要两次换车。 （参见下面的预期结果）

我认为使用列表是最好的方法，但不确定 4 维数组是否也是一种选择。

到目前为止我的进展：

1. 将 1 替换为“station_”
2. 交换（）
3. 为每个名字创建列表
4. 删除名单中的“nan”
5. 将名称设置为列表名称并从列表中删除名称（因此列表具有不同的长度）
6. ...不知道，也许按长度排序？
7. ...也许可以图片并按列/行检查？

列表应该是这样的

Wendy = ['station4','station3','station4','station3']
Mike = ['station1','station2','station5','station6']

...

Tom = ['station2','station4','station6','station2']

我知道这很棘手且困难，但我不知道如何继续

Answer 1

这是可能有帮助的部分答案。它会生成一个

dict

，其中每个条目都是一个名称，并且有一个列表。

import pandas as pd
import numpy as np

#Data to DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Mike', 'Carl', 'Juli', 'Tina', 'Wendy'],
        'station1': [0, 1, 1, 1, 0, 0],
        'station2': [1, 1, 1, 1, 1, 0], 
        'station3': [1, 1, 1, 1, 1, 1],
        'station4': [1, 1, 1, 1, 1, 1],
        'station5': [0, 1, 0, 0, 1, 0],
        'station6': [1, 1, 0, 1, 1, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

#Replace '1' with "station<number>"
df_stations = df.apply(lambda col: np.where(col==1, col.name, 0) if col.name != 'Name' else col, axis=0)

#Create a dictionary like {'Tom': [..., 'station2', ...],
#                          'Mike': ...
#                         }
lists = df_stations.values.tolist()

#Remove '0' from each list
lists2 = []
for list in lists:
    lists2.append([item for item in list if item != '0'])
lists = lists2

names_dict = {}
for list in lists:
    names_dict[list[0]] = list[1:]

names_dict