如何基于Pandas DataFrame非零列共存关系生成列名两两组合的新DataFrame

核心逻辑 #

• 逐行提取原始DataFrame中值不为0的列名列表
• 对每个列名列表生成不重复的两两组合
• 汇总所有组合后转换为新的DataFrame

代码实现 #

import pandas as pd
from itertools import combinations

# 替换为你自己的原始DataFrame
df = pd.read_csv("your_file.csv") # 或其他方式构造的df

result_list = []
for _, row in df.iterrows():
    # 筛选当前行非0值对应的列名
    valid_cols = row[row != 0].index.to_list()
    # 生成两两组合，长度固定为2
    for pair in combinations(valid_cols, 2):
        result_list.append(pair)

# 生成最终的两列DataFrame
new_df = pd.DataFrame(result_list, columns=["col1", "col2"])

优化说明 #

• 数据量小于10万行时，上述写法可读性最高，调试成本低
• 数据量较大时，可以用df.apply替换逐行遍历提升运行效率：

def get_pairs(row):
    valid_cols = row[row != 0].index.to_list()
    return list(combinations(valid_cols, 2))

all_pairs = df.apply(get_pairs, axis=1).explode().dropna().to_list()
new_df = pd.DataFrame(all_pairs, columns=["col1", "col2"])

• 如果需要保留正反顺序的组合（如(A,B)和(B,A)都算有效行），将combinations替换为permutations即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Khabib Nurmagumedov