正解率が最低となる説明変数の組み合わせを求めたい

Question

説明変数の影響を調べるため、正解率が最低となる説明変数の組み合わせを抽出したいです。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "説明変数1": ["A", "A", "A", "B", "B"],
    "説明変数2": ["C", "C", "D", "D", "C"],
    "説明変数3": ["E", "E", "F", "F", "E"],
    "データ数": [10, 20, 30, 10, 10],
    "正解数": [8, 8, 8, 4, 5],
    "正解率": [0.8, 0.4, 0.8, 0.4, 0.5]
})

group = df.groupby(["説明変数1", "説明変数2", "説明変数3"]).sum()
group["正解率"] = group["正解数"] / group["データ数"]

print(group)

#                    データ数  正解数       正解率
# 説明変数1 説明変数2 説明変数3     
# A   C   E      30   16  0.533333
#     D   F      30    8  0.266667
# B   C   E      10    5  0.500000
#     D   F      10    4  0.400000

上記のコードで、元データに(A,C,E)の組み合わせは2つありますが、groupbyされて全ての組み合わせが抽出できます。
さらにここから説明変数を2つに限定したときの、最悪の組み合わせから順にソートされた結果が欲しいです。

2つの説明変数に限定すると
・組み合わせ(C,E)：(16 + 5) / (30 + 10) = 0.525
・組み合わせ(D,F)：(8 + 4) / (30 + 10) = 0.3
というパターンも考えられます。

最終的な出力としては下記のようにイメージしています。
・(A,D) = 0.266667
・(A,F) = 0.266667
・(D,F) = 0.3
・(B,D) = 0.4
・(B,F) = 0.4

欲を言えば、2つでなく3つ以上の場合を設定できたり、(A,D)と(A,F)のように一つの組み合わせ（A,D,F）が分解されているような場合は、(A,D)と(A,F)は表示されずに（A,D,F）が表示されるようになるとなお良いです。

よろしくお願いします。

Answer 1

とりあえず書いてみました。
こんな感じでどうでしょうか。

import pandas as pd
import itertools

df = pd.DataFrame({
    "説明変数1": ["A", "A", "A", "B", "B"],
    "説明変数2": ["C", "C", "D", "D", "C"],
    "説明変数3": ["E", "E", "F", "F", "E"],
    "データ数": [10, 20, 30, 10, 10],
    "正解数": [8, 8, 8, 4, 5],
    "正解率": [0.8, 0.4, 0.8, 0.4, 0.5]
})

l = []
for grp in itertools.combinations(["説明変数1","説明変数2","説明変数3"], 2):
    tmp = df.groupby(grp).sum().loc[:,['データ数', '正解数']]
    tmp.index = tmp.index.rename(['説明変数A','説明変数B'])
    l.append(tmp)
group = pd.concat(l).sort_index()

group["正解率"] = group["正解数"] / group["データ数"]
print(group)
#             データ数  正解数       正解率
#説明変数A 説明変数B
#A     C        30   16  0.533333
#      D        30    8  0.266667
#      E        30   16  0.533333
#      F        30    8  0.266667
#B     C        10    5  0.500000
#      D        10    4  0.400000
#      E        10    5  0.500000
#      F        10    4  0.400000
#C     E        40   21  0.525000
#D     F        40   12  0.300000