如何从已知的关联中创建集群/组？ [关闭]答案

【问题标题】：How to create clusters/groups from knowing associations? [closed]如何从已知的关联中创建集群/组？ [关闭]
【发布时间】：2020-04-07 11:01:06
【问题描述】：

我有一个包含 2 列的数据框：[ID, ASSOCIATED_ID] 对于每个 ID，我都有一个来自数据帧的其他关联 IDS 的列表。这是它的合成版本：

ID            ASSOCIATED_ID
1             [2,3]
2             [1,4]
3             [1]
4             [2]
5             []

如果我想创建相互关联的 ID 集群（组）（不一定它们具有直接关联，但即使存在任何传递关联）。我怎样才能以编程方式做到这一点？

【问题讨论】：

这太宽泛了。你有没有做过任何尝试来解决这个问题？ Stack Overflow 旨在解决特定的技术问题。请参阅：How to Ask、meta.stackoverflow.com/q/261592/11301900。

【解决方案1】：

IIUC，你可以使用networkx和connect_components：

df_e = df.explode('ASSOCIATED_ID')

G = nx.from_pandas_edgelist(df_e, 'ID','ASSOCIATED_ID')

[i for i in nx.connected_components(G)]

输出：

[{1, 2, 3, 4}, {nan, 5}]

【讨论】：

感谢您的回复。这很有帮助。还有什么方法可以让我获得集群的所有元素彼此直接相关的集群。类似于完全连接的集群。我知道这可能会增加集群的数量，并且某些元素可能存在于多个集群中，对吧？
是的，您可以使用 connected_component_subgraph 返回连接组件的实际子图。
我尝试使用 connected_component_subgraph 但它返回一个生成器对象而不是集群本身。我想要那种输出：``` [i for i in nx.connected_components(G)] ``` 返回给我。只是不同之处在于 connected_components 返回所有元素直接或间接相互关联的集群，而我需要的是获得每个元素彼此严格直接关联的集群。
@aahayshah 想看到集群做什么？一个元组？您可以编辑问题以添加您的预期输出吗？
或者...更好的是，开始一个新问题并参考这个问题。