我有3个可能的值（1、2、3）的数据框，如下所示
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2], "B": [3, 3], "C": [2, 3], "D": [3, 2]})
有了这个数据框
A B C D
1 3 2 3
2 3 3 2
一个值到另一个值的计数是
第0行
1 -> 1 = 0 2 -> 1 = 0 3 -> 1 = 0
1 -> 2 = 0 2 -> 2 = 0 3 -> 2 = 1
1 -> 3 = 1 2 -> 3 = 1 3 -> 3 = 0
第1行
1 -> 1 = 0 2 -> 1 = 0 3 -> 1 = 0
1 -> 2 = 0 2 -> 2 = 0 3 -> 2 = 1
1 -> 3 = 0 2 -> 3 = 1 3 -> 3 = 1
然后，我将以下各项加起来
总
1 -> 1 = 0 2 -> 1 = 0 3 -> 1 = 0
1 -> 2 = 0 2 -> 2 = 0 3 -> 2 = 2
1 -> 3 = 1 2 -> 3 = 2 3 -> 3 = 1
我可以大致考虑如下的程序
步骤1：转置df
步骤2：对于转置df的每一列，通过移动给定列的1行来创建一个临时列
第三步：给定这样一个列，对这个列和一个临时列进行分组，然后计数
步骤4：所有计数之和
我认为可能有比这更有效的方法。请问您有什么建议吗？谢谢。
如果您愿意，这是一个替代解决方案：
tuple于每对计算元组。
pd.concat([df, df.shift(axis=1)], keys=[1,2])\
.sort_index(level=1).dropna(axis=1).astype(int)\
.unstack().T.apply(tuple, axis=1).value_counts()
#(2, 3) 2
#(3, 2) 2
#(3, 3) 1
#(3, 1) 1
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