python - 重新分配商家 ID 列表，以便每个用户收到不同的商家集合，但数量相等 - Python

Question

更新:这个问题无法 100% 解决，因为每个用户必须接收的商家数量不同。因此，一些用户最终可能会遇到与以前相同的商家。但是，如果没有其他不同的商家可用，是否可以让他们获得相同的商家？

我有以下 Excel 文件:

我想做的是重新分配商家(Mer_id)，以便每个用户(Origin_pool)获得与以前相同数量的商家，但商家的数量不同。例如，重新分配后，Nick 将收到 3 个 Mer_id，但不会收到:30303、101020、220340。Anna 将收到 4 个商家，但不会收到 23401230、310231、2030230、2310505 等。当然，一个商户不能分配给多个人。

到目前为止，我所做的就是找到每个用户必须接收的商家总数，并随机给他们一个之前未分配给他们的 mer_id。找到不同的 mer_id 后，我将其从列表中删除，这样其他用户就不会收到相同的商家:

import pandas as pd
import numpy as np 

df=pd.read_excel('dup_check_origin.xlsx')
dfcounts=df.groupby(['Origin_pool']).size().reset_index(name='counts')
Origin_pool=list(dfcounts['Origin_pool'])
counts=list(dfcounts['counts'])
dict_counts = dict(zip(Origin_pool, counts))

dest_name=[]
dest_mer=[]

for pool in Origin_pool:
    pername=0
    #for j in range(df.shape[0]):
        
    while pername<=dict_counts[pool]:
            rn=random.randint(0,df.shape[0]-1)
            rid=df['Mer_id'].iloc[rn]

            if (pool!=df['Origin_pool'].iloc[rn]):
                #new_dict[pool]=rid
                pername+=1
                dest_name.append(pool)
                dest_mer.append(rid)
                df=df.drop(df.loc[df['Mer_id']==rid].index[0])

但考虑到将来我的数据可能会超过 18 行，因此它根本没有效率。

是否有任何库可以执行此操作或提高其效率的方法？

Answer 1

在你提出问题几天后，但我认为这是一个防弹代码。您可以设法使用整个代码创建函数或类。我只创建了一个，这是一个递归的，来处理剩下的东西。

共有 3 个列表，在代码开头初始化:对 -> 它返回你的池列表(最后一个)reshuffle -> 它返回随机生成的对池，并且已经出现在 Excel 中的池对中still -> 处理函数 pullpush 内的重复池对

pullpsuh函数首先出现，因为它会在不同的情况下被调用。

程序的第一部分是一个随机算法，用于根据 mer_id(merchants) 和 origin_pool(poolers) 进行配对。如果该配对不在 Excel 中，则它将进入配对列表，否则它们将进入重新洗牌列表。

根据重新洗牌的特性，调用另一个随机算法，或者由 pullpush 函数处理。

如果按原样执行代码一次，然后 print(pairs)，您可能会发现一个包含 15 个、14 个小于 18 个池对的列表。然后，如果您打印(重新洗牌)，您将看到其余的对组成 18。要获取pairs变量中完整的18个匹配项，您必须运行:pullpush(重新洗牌)。

此处的输出是运行以下代码获得的:拉推(重新洗牌)

如果你想控制mer_id和origin_pool不重复3轮，你可以加载另外2个excel并拆分它们分为oldpair2 和oldpair3。

[[8348201，“安娜”]，[53256236，“安娜”]，[9295，“安娜”]，[54240，“安娜”]，[30303，“马里奥斯”]，[101020，“马里奥斯” ], [959295, '马里奥斯'], [2030230, '乔治'], [310231, '乔治'], [23401230, '乔治'], [2341134, '尼克'], [178345, '马里奥斯'], [220340，'马里奥斯']，[737635，'乔治']，[[2030230，'乔治']，[928958，'尼克']]，[[5560503，'乔治']，[34646，'尼克'] ]]

代码:

    import pandas as pd
    import random
    df=pd.read_excel('dup_check_origin.xlsx')
    oldpair = df.values.tolist() #check previous pooling pairs

    merchants  = df['Mer_id'].values.tolist() #convert mer_id in list
    poolers    = df['Origin_pool'].values.tolist() #convert mer_id in list

    random.shuffle(merchants) #1st step shuffle

    pairs     = [] #empty pairs list
    reshuffle = [] #try again   
    still     = [] #same as reshuffle for pullpush  

    def pullpush(repetition):

        replacement  = repetition #reshuffle transfer

        for re in range(len(replacement)):
            replace = next(r for r in pairs if r not in replacement)
            repair      = [[replace[0],replacement[re][1]],
                          [replacement[re][0],replace[1]]]
            if repair not in oldpair:
                iReplace = pairs.index(replace)#get index of pair
                pairs.append(repair)
                del pairs[iReplace] # remove from pairs
            else:
                still.append(repair)    


        if still:
            pullpush(still) #recursive call


    for p in range(len(poolers)):#avoid more merchants than poolers
        pair = [merchants[p],poolers[p]]            
        if pair not in oldpair:
            pairs.append(pair)              
        else:
            reshuffle.append(pair)      

    if reshuffle:
        merchants_bis = [x[0] for x in reshuffle]
        poolers_bis   = [x[1] for x in reshuffle]

        if len(reshuffle) > 2: #shuffle needs 3 or more elements
            random.shuffle(merchants_bis)
            reshuffle = [] #clean before the loop

            for n in range(len(poolers_bis)):
                new_pair = [merchants_bis[n],poolers_bis[n]]
                if new_pair not in oldpair:
                    pairs.append(new_pair)              
                else:
                    reshuffle.append(new_pair)
                    if len(reshuffle) == len(poolers_bis):#infinite loop
                        pullpush(reshuffle)

        # double pairs and different poolers
        elif (len(reshuffle) == 2 and not[i for i in reshuffle[0] if i in reshuffle[1]]):
            merchants_bis = [merchants_bis[1],merchants_bis[0]]
            new_pair      = [[merchants_bis[1],poolers_bis[0]],
                            [merchants_bis[0],poolers_bis[1]]]
            if new_pair not in oldpair:
                pairs.append(new_pair)
            else:
                reshuffle.append(new_pair)
                pullpush(reshuffle)

        else: #one left or same poolers
                pullpush(reshuffle)