如何用Python查找订单数据中与红葡萄酒最常共同购买的商品

解决方法 #

实现逻辑分3步：

1. 筛选出所有包含红葡萄酒的订单编号
2. 取出这些订单中的所有商品，排除红葡萄酒本身
3. 对剩余商品做频次统计，按倒序排列即可得到目标结果

完整可运行代码：

import pandas as pd
# 构造示例数据
df_orders = pd.DataFrame(
    {'Order':[300,300,301,301,301,302,302,303,303],
    'Item':['Red wine','Chicken chop','Red wine',
            'Hawaiian Pizza','Garden Salad','Chicken chop',
            'Mineral Water','Garden Salad','Red wine']})

# 1. 获取所有包含红葡萄酒的订单号
red_wine_order_ids = df_orders.loc[df_orders['Item'] == 'Red wine', 'Order'].unique()
# 2. 筛选这些订单的商品，排除红葡萄酒本身
related_items = df_orders[df_orders['Order'].isin(red_wine_order_ids) & (df_orders['Item'] != 'Red wine')]
# 3. 统计频次排序
result = related_items['Item'].value_counts().reset_index(name='共同下单次数')
print(result)

运行输出结果：

Item  共同下单次数
0    Garden Salad        2
1    Chicken chop        1
2  Hawaiian Pizza        1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者izzyk000