python实现组合优化

1、多个变量组合与单一目标，实现组合优化：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import itertools
%matplotlib inline#  生成结果字典，转化为DataFrame
result={"gender":[],"age":[],"job":[],"job_time":[],"size":[],"mean":[]
}
metricx="salsry"
data=pd.DataFrame(result)# 指标之间组合交叉分析
def group_combine(data,dimension,metric):data_agg=data.groupby(data[list(dimension)])["metric"].agg([np.size,np.mean]).set_index()return data_agg.to_dict(orient="records")# 将结果追加到dataframe中
def append_data(agg_dict):for line in agg_dict:for element in datframe_elements:result_dict[element].append(line[element]) if element in line else result_dict[element].append('')for number in range(len(elements)):print numberprint list(combinations(elements, number+1))for combination in list(combinations(elements, number+1)): print list(combination)print metricagg_dict = group_aggregation(data = df1, dimension = list(combination), metric = metric)append_data(agg_dict)

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