cas sensible série correspondant Pandas et propre série Panda Logic

Question

J'ai un dataframe de pandas géants de fruits ::

df = pd.read_csv(newfile, header=None) 
df 
      0  1  2    3  4  5 6 7 
0  Apple Bananas  Fig Elderberry Cherry Honeydew NaN NaN 
1  Bananas Cherry Dragon Elderberry  NaN   NaN NaN NaN 
2  Cherry Grape  NaN   NaN  NaN   NaN NaN NaN 
3  Dragon  NaN Apple  Bananas Cherry Elderberry NaN NaN 
4 Elderberry Apple Bananas   Fig Grape   NaN NaN NaN 
5   Fig Cherry Honeydew   Apple  NaN   NaN NaN NaN 
6  Grape  NaN  NaN   NaN  NaN   NaN NaN NaN 
7  Honeydew Grape  Fig  Elderberry Dragon  Cherry Bananas Apple  

Et je suis en train de trouver des « appariements de fruits », par exemple dans la première rangée, Apple et Fig sont une paire, et 6ème rangée Fig et Apple. De même pour Apple-Elderberry et Elderberry-Apple, mais pas Apple et les bananes (il n'y a pas de pommes dans la rangée à partir de bananes).

J'ai le travail de code suivant, et qui fait cela ::

fruits = df[0] 
stock = df.drop(0, axis=1) 

for i in range(len(fruits)): 
    string1 = str(fruits[i]) 
    full_line = (stock.iloc[i]) 
    line = np.array(full_line.dropna(axis=0)) 
    if len(line) > 0 : 
     for j in range(len(stock)): 
      iind = (fruits[fruits == line[j]].index[0]) 
      this_line = stock.iloc[iind] 
      logic_out = this_line.str.match(string1) 
      print(logic_out) 

MAIS !! (1) Il casse au niveau des fruits == ligne [j] car la série Pandas est sensible à la casse et (2) la sortie booléenne est un mélange de Vrai, Faux et NaN. Idéalement, je veux juste compter les Trues. Toute aide est très appréciée !!

Answer 1

Je vais utiliser la logique ensemble, Pandas d'empilage et numpy diffusion

f = lambda x: x.title() if isinstance(x, str) else x 

s = df.applymap(f).set_index('0').rename_axis(None).stack().groupby(level=0).apply(set) 

f = s.index 
p = s.values 

one_way = (p[:, None] & [{x} for x in f]).astype(bool) 
[(f[i], f[j]) for i, j in zip(*np.where(one_way & one_way.T))] 

[('Apple', 'Elderberry'), 
('Apple', 'Fig'), 
('Apple', 'Honeydew'), 
('Bananas', 'Dragon'), 
('Bananas', 'Elderberry'), 
('Dragon', 'Bananas'), 
('Elderberry', 'Apple'), 
('Elderberry', 'Bananas'), 
('Fig', 'Apple'), 
('Fig', 'Honeydew'), 
('Honeydew', 'Apple'), 
('Honeydew', 'Fig')]