pandas 如何高效制作综合作文表

mlnl4t2r 于 2023-04-10 发布在其他

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我试图根据具体的规则为复合材料的发展（在化学领域）制定一个全面的组成表。
规则是

表中的数字表示复合材料中每种原材料的重量百分比
有三种原材料（A、B、C），我最多可以用两种材料来制作复合材料
表中的每个数字必须是x的倍数，每行的和必须小于或等于y
我必须写出符合上述规则的每一种可能的组合。

例如，如果x=1和y=2，我可以制作一个如下所示的表格。

Material A  Material B  Material C
Composite1          0           0           0
Composite2          1           0           0
Composite3          0           1           0
Composite4          0           0           1
Composite5          1           1           0
Composite6          1           0           1
Composite7          0           1           1
Composite8          2           0           0
Composite9          0           2           0
Composite10         0           0           2

（实际上，材料D的重量百分比被省略，因此没有必要认为一行的总和不是100。
当x和y是小数字时，我可以手动制作表格（使用Excel），但如果x和y是大数字，我就不能。因此，我想知道Python代码，它可以有效地制作表格，而不管x和y。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75923863/how-to-make-a-comprehensive-composition-table-efficiently

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blmhpbnm1#

您可以使用itertools.product，然后使用list comprehension过滤掉超出限制的组合。

import itertools

def get_compositions(raw_materials:list, factor_x:int,lim_y:int,col_prefix='Material '):
    multiples = [factor_x*i for i in range(int(lim_y/factor_x)+1)]
    cart_prod = itertools.product(multiples, repeat=len(raw_materials))
    composites = [c for c in cart_prod if sum(c)<=lim_y] ## filter

    composite_labels = [f'Composite{i}' for i in range(1, len(composites)+1)]
    material_labels = [f'{col_prefix}{m}' for m in raw_materials]

    return pd.DataFrame(composites, index=composite_labels, columns=material_labels)

**get_compositions(['A', 'B','C'], 1, 2)**应返回

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