Comment créer rapidement des listes de bords (style de combinaisons itertools) à partir d'une trame de données pandas indexée booléenne (ou autre solution rapide ?)

J'essaie de créer une liste de bords (un ensemble unique de a;b, a;c, a;f, etc, où a;b == b;a) à partir d'un très grand (long) cadre de données de pandas qui a deux colonnes . Les listes d'arêtes requises se situent entre toutes les combinaisons de lignes d'une colonne à condition que l'autre colonne ait la même valeur. Un exemple ci-dessous montre ceci :

df1 = pd.DataFrame({'A':['Mary', 'Mary', 'Mary', 'Clive','Clive','Clive', 'John', 'John'],
                   'B':['Apples','Oranges','Strawberries','Apples','Pears','Bananas','Bananas','Pears']})

Et ce dataframe ressemble à:

    A   B
0   Mary    Apples
1   Mary    Oranges
2   Mary    Strawberries
3   Clive   Apples
4   Clive   Pears
5   Clive   Bananas
6   John    Bananas
7   John    Pears

avec la sortie prévue ressemblant à ceci:

Apples; Oranges
Apples; Strawberries
Oranges; Strawberries
Apples; Pears
Apples; Bananas
Pears; Bananas

Ma solution actuelle est extrêmement lente et boucle sur les valeurs uniques de A (avec un pré-filtrage pour s'assurer que le nombre de A est > 1 (sinon pas de bord par paire)), en prenant des index booléens de la trame de données :

for person in df1['A'].unique():
    temp = df1[df1['A']==person]
    ...
    perform some combination\itertools on df1['B']

Cependant, parce que mon df1 est en réalité extrêmement volumineux, cela prend un temps démesuré : y a-t-il une astuce ici utilisant les lambdas et l'empilement qui me manque ? J'apprécie vraiment toute aide !