在DataFrame中查找最频繁的组合

Question

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我有一个包含两列From和To的DataFrame，我需要知道最常见的地点组合From和To。

例子：

From        To
------------------
Home        Office
Home        Office
Home        Office
Airport     Home
Restaurant  Office

- Harry Smith

3个回答

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你可以将这两列组合在一起，并计算每个组合出现的次数，然后按照该次数对组合进行排序。

以下代码可完成此操作:

df.groupby(["From", "To"]).size().sort_values(ascending=False)

"而且，对于问题的示例，它返回："

From        To
-----------------------
Home        Office    3
Restaurant  Office    1
Airport     Home      1

- Roberto Trani

1

df.groupby('From')['To'].value_counts().idxmax()

输出

('Home', 'Office')

一般来说，groupby.value_counts 比 groupby.size 更快。

另一种方法：

df.apply(tuple, axis=1).value_counts().idxmax()

或者

df.apply(tuple, axis=1).mode()

输出

0    (Home, Office)
dtype: object

- ansev

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可以查看英文原文，
原文链接

- EddyG · Accepted Answer

如果顺序很重要：

df['FROM_TO'] = df['FROM'] + df['TO']

df['COUNT'] = 1

df.groupby(['FROM_TO'])['COUNT'].sum()

一次性给出所有的出现情况。只需取最大值即可找到最大出现次数。

如果顺序很重要，先对值进行排序：

df.loc[:,:] = np.sort(df.values, axis=1) # 如果 df 只包含 FROM 和 TO 两列。