我会在crosstab上使用linear_sum_assignment：

from scipy.optimize import linear_sum_assignment

tmp = pd.crosstab(df['X'], df['Y'])

idx, col = linear_sum_assignment(tmp, maximize=True)

out = pd.DataFrame({'X': tmp.index[idx], 'Y': tmp.columns[col]})

字符串
输出量：

X  Y
0  1  a
1  2  c
2  3  b
3  4  d
4  5  e

型
中间交叉表（tmp）：

Y  a  b  c  d  e
X               
1  1  1  0  0  0
2  0  0  1  1  0
3  1  1  0  0  0
4  0  0  1  1  1
5  0  0  1  0  1

型

其他示例

# df: here we removed the 3/b and 5/e pairs
   X  Y
0  1  a
1  1  b
2  2  c
3  2  d
4  3  a
5  4  c
6  4  d
7  4  e
8  5  c

# out
   X  Y
0  1  b
1  2  d
2  3  a
3  4  e
4  5  c

型