我有一个df,例如:d = {'Parent': ['abc', 'abc', 'def', 'mno'], 'Child': ['def', 'ghi', 'jkl', 'pqr']}df = pd.DataFrame(data=d)并希望得到一个df像:d2 = {'Ancestor': ['abc', 'abc', 'abc', 'mno'], 'Descendant': ['def', 'ghi', 'jkl', 'pqr']}df2 = pd.DataFrame(data = d2)其中abc和mno是唯一的祖先,其余的被列为各自祖先的后代。到目前为止,我已经尝试过,networkx但是没有任何运气。编辑:示例仅显示三层,但是树结构可以是任意数量的层。
1 回答
红颜莎娜
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我认为您可以使用带定向图的newtorkx来做到这一点:
import pandas as pd
import networkx as nx
d = {'Parent': ['abc', 'abc', 'def', 'mno'], 'Child': ['def', 'ghi', 'jkl', 'pqr']}
df = pd.DataFrame(data=d)
dG = nx.from_pandas_edgelist(df, 'Parent', 'Child', create_using=nx.DiGraph())
df2 = pd.DataFrame({'Ancenstor':[[i for i in nx.ancestors(dG,i) if i not in df['Child'].tolist()][0] for i in df.Child],
'Descendent':df['Child']})
df2
输出:
Ancenstor Descendent
0 abc def
1 abc ghi
2 abc jkl
3 mno pqr
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