python - 从 Pandas 数据框父子表中获取父项的所有后代

Question

我有一个包含父 ID 和子 ID 的 Pandas 数据框。我需要帮助构建一个更新的数据框，列出每个 parent 的每个后代。

为了阐明输出应该是什么样子，这里有一篇关于 dba.stackexchange 的帖子使用 SQL 来完成我在 python 中尝试做的事情。

这是输入 DataFrame 的示例:

     parent_id            child_id
0         3111                4321
1         2010                3102
2         3000                4023
3         1000                2010
4         4023                5321
5         3011                4200
6         3033                4113
7         5010                6525
8         3011                4010
9         3102                4001
10        2010                3011
11        4023                5010
12        2110                3000
13        2100                3033
14        1000                2110
15        5010                6100
16        2110                3111
17        1000                2100
18        5010                6016
19        3033                4311

下面是硬编码为 DataFrame 的实际示例数据

df = pd.DataFrame(
    {
        'parent_id': [3111, 2010, 3000, 1000, 4023, 3011, 3033, 5010, 3011, 3102, 2010, 4023, 2110, 2100, 1000, 5010, 2110, 1000, 5010, 3033],
        'child_id': [4321, 3102, 4023, 2010, 5321, 4200, 4113, 6525, 4010, 4001, 3011, 5010, 3000, 3033, 2110, 6100, 3111, 2100, 6016, 4311]
    }
)

这是我尝试使用递归列表构建策略

parent_list = []

def recurse(parent, child, root_parent):

    # initialize on first run of each branch
    if root_parent is None:
        root_parent = parent
        parent_list.append((parent, child))
        recurse(parent, child, root_parent)

    # for each parent find every child recursively
    for index, row in df.iterrows():
        if row['parent_id'] is child:
            parent_list.append((root_parent, row['child_id']))
            recurse(row['parent_id'], row['child_id'], root_parent)

# recurse down each parent branch
for i, r in df.iterrows():
    recurse(r['parent_id'], r['child_id'], None)

return parent_list

...目前只是复制数据，因为我没有正确遍历树。

输出格式应遵循输入格式。我想要一个包含父 ID 和子 ID 的两列表，如以下示例输出所示。

这是上述数据的预期输出:

    parent_id  child_id
0        1000      2010
1        1000      2100
2        1000      2110
3        1000      3000
4        1000      3011
5        1000      3033
6        1000      3102
7        1000      3111
8        1000      4001
9        1000      4010
10       1000      4023
11       1000      4113
12       1000      4200
13       1000      4311
14       1000      4321
15       1000      5010
16       1000      5321
17       1000      6016
18       1000      6100
19       1000      6525
20       2010      3011
21       2010      3102
22       2010      4001
23       2010      4010
24       2010      4200
25       2100      3033
26       2100      4113
27       2100      4311
28       2110      3000
29       2110      3111
30       2110      4023
31       2110      4321
32       2110      5010
33       2110      5321
34       2110      6016
35       2110      6100
36       2110      6525
37       3000      4023
38       3000      5010
39       3000      5321
40       3000      6016
41       3000      6100
42       3000      6525
43       3011      4010
44       3011      4200
45       3033      4113
46       3033      4311
47       3102      4001
48       3111      4321
49       4023      5010
50       4023      5321
51       4023      6016
52       4023      6100
53       4023      6525
54       5010      6016
55       5010      6100
56       5010      6525

为每一行添加从 parent_id 到 child_id 的额外深度/距离列的奖励积分。时间差

Answer 1

这应该返回您想要的两列中的父 ID 和子 ID:

import pandas as pd
import numpy as np
import itertools

df = pd.DataFrame(
    {
        'parent_id': [3111, 2010, 3000, 1000, 4023, 3011, 3033, 5010, 3011, 3102, 2010, 4023, 2110, 2100, 1000, 5010, 2110, 1000, 5010, 3033],
        'child_id': [4321, 3102, 4023, 2010, 5321, 4200, 4113, 6525, 4010, 4001, 3011, 5010, 3000, 3033, 2110, 6100, 3111, 2100, 6016, 4311]
    }
)

def get_child_list(df, parent_id):
    list_of_children = []
    list_of_children.append(df[df['parent_id'] == parent_id]['child_id'].values)

    for i_, r_ in df[df['parent_id'] == parent_id].iterrows():
        if r_['child_id'] != parent_id:
            list_of_children.append(get_child_list(df, r_['child_id']))

    # to flatten the list 
    list_of_children =  [item for sublist in list_of_children for item in sublist]
    return list_of_children


new_df = pd.DataFrame(columns=['parent_id', 'list_of_children'])
for index, row in df.iterrows():
    temp_df = pd.DataFrame(columns=['parent_id', 'list_of_children'])

    temp_df['list_of_children'] = pd.Series(get_child_list(df, row['parent_id']))
    temp_df['parent_id'] = row['parent_id']

    new_df = new_df.append(temp_df)

print new_df