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如何将具有父/子层次结构的dataframe转换为具有单独列的parent name的dataframe?

要将具有父/子层次结构的dataframe转换为具有单独列的parent name的dataframe,可以通过递归算法来实现。下面是一个步骤示例:

  1. 首先,遍历原始dataframe的每一行。
  2. 对于每一行,提取子节点的相关信息,并创建一个新的dataframe来存储这些信息。
  3. 如果子节点还有子节点(即有更深的层级),则递归调用步骤1和2,以处理子节点的子节点。
  4. 将所有生成的子节点信息dataframe合并成一个单独的dataframe。
  5. 将原始dataframe与生成的子节点信息dataframe进行合并,通过父节点和子节点之间的关联,将子节点的相关信息添加到原始dataframe中。
  6. 删除原始dataframe中的父节点和子节点列,只保留单独的parent name列。

这样,就可以将具有父/子层次结构的dataframe转换为具有单独列的parent name的dataframe。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

def flatten_dataframe(df, parent_name=None):
    result = pd.DataFrame(columns=['parent name', 'child name'])
    
    for index, row in df.iterrows():
        child_name = row['child name']
        
        result = result.append({'parent name': parent_name, 'child name': child_name}, ignore_index=True)
        
        if 'child dataframe' in row:
            child_df = row['child dataframe']
            child_result = flatten_dataframe(child_df, parent_name=child_name)
            result = pd.concat([result, child_result])
    
    return result

# 原始dataframe
df = pd.DataFrame({
    'parent name': ['A', 'A', 'B', 'C'],
    'child name': ['A1', 'A2', 'B1', 'C1'],
    'child dataframe': [
        pd.DataFrame({'child name': ['A1-1', 'A1-2']}),
        pd.DataFrame({'child name': ['A2-1']}),
        pd.DataFrame({'child name': ['B1-1', 'B1-2', 'B1-3']}),
        pd.DataFrame({'child name': ['C1-1']})
    ]
})

# 将具有父/子层次结构的dataframe转换为具有单独列的parent name的dataframe
result = flatten_dataframe(df)

print(result)

这段代码将会输出转换后的dataframe,其中每一行包含了父节点和子节点的关联信息。你可以根据实际需求对输出结果进行进一步处理或使用。

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