Python pandas 数据框从父子级填充层次结构答案

【问题标题】：Python pandas dataframe populate hierarchical levels from parent childPython pandas 数据框从父子级填充层次结构
【发布时间】：2022-05-03 18:27:37
【问题描述】：

我有以下包含父子关系的数据框：

data = pd.DataFrame({'Parent':['a','a','b','c','c','f','q','z','k'],
                      Child':['b','c','d','f','g','h','k','q','w']})
a
├── b
│   └── d
└── c
    ├── f
    │   └── h
    └── g
z
└── q
    └── k
        └── w

我想获得一个新的数据框，其中包含例如父母a的所有孩子：

child	level1	level2	level x
d	a	b	-
b	a	-	-
c	a	-	-
f	a	c	-
h	a	c	f
g	a	c	-

我不知道前面有多少级别，因此我使用了“级别 x”。

我想我需要一个递归模式迭代数据帧。

【问题讨论】：

根据您与数据框的字典一起发布的代码行，如何知道'd' 是'b' 的孩子？我在您的图表中看到了它，但是您拥有或正在输入的数据如何显示这种关系？啊，nvm我现在看到了-第一个父母是第一个孩子的父母，第二个父母是第二个孩子的父母，等等。所以d是第四个孩子，第四个父母的孩子也是如此跨度>

标签： python pandas recursion

【解决方案1】：

我建议

构建每个children:parentList
构建DataFrame 并为每个父级指定一个level 名称

import pandas as pd

values = {'Parent': ['a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'f', 'q', 'z', 'k'],
          'Child': ['b', 'c', 'd', 'f', 'g', 'h', 'k', 'q', 'w']}

relations = dict(zip(values['Child'], values['Parent']))

def get_parent_list(element):
    parent = relations.get(element)
    return get_parent_list(parent) + [parent] if parent else []

all_relations = {
    children: {f'level_{idx}': value for idx, value in enumerate(get_parent_list(children))}
    for children in set(values['Child'])
}

df = pd.DataFrame.from_dict(all_relations, orient='index')
print(df)


  level_0 level_1 level_2
b       a     NaN     NaN
f       a       c     NaN
d       a       b     NaN
g       a       c     NaN
h       a       c       f
q       z     NaN     NaN
k       z       q     NaN
w       z       q       k
c       a     NaN     NaN

【讨论】：