Определить пару различных товаров чаще всего встречается в различных покупках

# Только уникальные покупки
descr = []
var_unique = list(work5['InvoiceNo'].unique()) 
buy = {}
name = var[0][0]
for n_buy in var_unique:
    work6 = work5[work5['InvoiceNo'] == n_buy]
    buy[n_buy] = list(work6['Description'].unique())
 
# Раскрываем комбинаторные итераторы    
new = {}
for i in buy:
    new[i] = itr.combinations(buy[i], 2)
    
# Раскрываем комбинаторные итераторы
neww = {}
for i in new:
    test = []
    for j in new[i]:
        test.append(j)
        test.append((j[1], j[0]))
    neww[i] = test
    
# Создадим полный список уникальных пар
pairs = []
for i in neww:
    for j in neww[i]:
        pairs.append(j)
        
pairs
for i in pairs:
    if pairs.count(i) > 5:
        print('Пара: ', i)
        print('Встречается столько раз: ', pairs.count(i))

import pandas as pd
import numpy as np
from random import randint, sample
from itertools import combinations
 
######## пример фрейма
tmp = 'abcdefghij'
a = [' '.join(sample(tmp, randint(2,9))) for _ in range(9)]
id = [i for i in range(11,100,11)]
df = pd.DataFrame({'id': id, 'desc': a})
#print(df)
#######################
# создание списка пар различных товаров из списка покупок в чеке
df.desc = df.desc.map(lambda x: list(combinations(x.split(), 2)))
 
# количество чеков
df['cnt'] = 1
 
# "развертывание" списка в строке по строкам фрейма
s = df.apply(lambda x: pd.Series(x['desc']), axis=1).stack().reset_index(level=1, drop=True)
s.name = 'desc'
 
# слияние "пар товаров" с id чеков
df2 = df.drop('desc', axis=1).join(s)
df2['desc'] = pd.Series(df2['desc'], dtype=object)
 
# мультииндекс из id и "пар товаров"
df2.set_index(['id', 'desc'], drop=True, inplace=True)
 
# "транспонирование" индекса строк "пары товаров" в индекс столбцов
df2 = df2.unstack(level=-1)
 
# суммирование по столбцам (по "пара товаров")
df3 = df2.sum(0)
 
# выборка "пара товаров" с максимальным значением
res = df3[df3 == df3.max()].astype(int)
 
# "сброс" фрейма в словарь и вывод
res.index = res.index.droplevel()
print(res.to_dict())

import pandas as pd
import numpy as np
from random import randint, sample
from itertools import combinations
from collections import Counter
 
######## пример фрейма
tmp = 'abcdefghij'
a = [' '.join(sample(tmp, randint(2,9))) for _ in range(9)]
id = [i for i in range(11,100,11)]
df = pd.DataFrame({'id': id, 'desc': a})
#print(df)
 
#######################
 
# создание списка пар различных товаров из списка покупок в чеке
df.desc = df.desc.map(lambda x: list(combinations(x.split(), 2)))
res = Counter(sum(df.desc.tolist(), []))
res = [(k, v) for k, v in res.items() if res[k]==max(res.values())]
print(*res)

...x.split()...

...sorted(x.split())...