我有一个 pandas 数据框架，其付款结构如下:
>> print(df)
id time amount seller buyer
-------------------------------------------------
1 07:01 16.00 Jack Rose
2 07:03 14.00 Alice Bob
3 07:05 95.00 Jim Larry
... ... ... ... ...
9999 18:16 81.00 Rose Alice
如何从中找到“封闭成员(member)”支付网络？
例如，如果我想查找仅包含 {Rose, Alice, Jim} 彼此之间严格付款的数据子集，则以下方法可能有效:
members = ['Rose', 'Alice', 'Jim']
df_subset = df[df.seller.isin(members) & df.buyer.isin(members)]
但是如何检索最大的此类网络？即不仅针对 3 个人，而且还针对数据框中的最大可能人数？
我已经尝试过以下变体:
df_subset = df[df.seller.isin(df.buyer.unique())]
df_subset = df_subset[df_subset.buyer.isin(df_subset.seller.unique())]
但是，这并不成功，因为之后 df_subset.seller.unique() 和 df_subset.buyer.unique() 并不相同。
如有任何帮助，我们将不胜感激。
我相信最终 df_subset.seller.unique() 和 df_subset.buyer.unique() 应该是相同的。
最佳答案
这就是你在最大人数中寻找的东西
a = df[df.seller].drop_duplicates()
b = df[df.buyer].drop_duplicates()
result = pd.concat([a,b])
关于python - pandas 字符串列的交集/子集，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56532937/