检查两列之间的一对一关系

Question

我在熊猫数据框中有两列 A 和 B，其中的值重复多次。对于 A 中的唯一值，B 也有望具有“另一个”唯一值。并且A的每个唯一值在B中都有一个对应的唯一值（参见下面两个列表形式的示例）。但是由于每列中的每个值都重复多次，我想检查两列之间是否存在任何一对一的关系。Pandas 中是否有任何内置函数来检查？如果没有，是否有一种有效的方法来完成这项任务？例子：A = [1, 3, 3, 2, 1, 2, 1, 1]B = [5, 12, 12, 10, 5, 10, 5, 5]这里，对于 A 中的每个 1，B 中对应的值总是 5，没有别的。同样，对于 2-->10，对于 3-->12。因此，A 中的每个数字在 B 中只有一个/唯一对应的数字（没有其他数字）。我称之为一对一的关系。现在我想检查熊猫数据框中的两列之间是否存在这种关系。不满足此关系的示例：A = [1, 3, 3, 2, 1, 2, 1, 1]B = [5, 12, 12, 10, 5, 10, 7, 5]这里，A 中的 1 在 B 中没有唯一对应值。它有两个对应值 - 5 和 7。因此，不满足关系。

Answer 1

考虑你有一些数据框：

 d = df({'A': [1, 3, 1, 2, 1, 3, 2], 'B': [4, 6, 4, 5, 4, 6, 5]})

dhasgroupby方法，它返回GroupByobject。例如，这是按相等的列值对某些行进行分组的界面。

 gb = d.groupby('A')

 grouped_b_column = gb['B']

在分组行上，您可以执行聚合。让我们在每个组中找到最小值和最大值。

res = grouped_b_column.agg([np.min, np.max])

>>> print(res)

   amin  amax

A            

1     4     4

2     5     5

3     6     6

现在我们只需要检查amin和amax在每个组中是否相等，因此每个组都由相等的B字段组成：

res['amin'].equals(res['amax'])

如果这个检查没问题，那么对于每个A你都有唯一的B. 现在您应该检查A和B列交换的相同条件。