Finding ultimate parent(查找最终的父代)
本文介绍了查找最终的父代的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我正在努力寻找有Dir pandas 的终极父母。但这项任务有一个特长,那就是图表不太适合,或者我只是不知道如何正确使用它。 输入:
子项 | 父级 | 类 |
---|---|---|
1001 | 8888 | A |
1001 | 1002 | D |
1001 | 1002 | C |
1001 | 1003 | C |
1003 | 6666 | G |
1002 | 9999 | H |
输出:
子项 | 旗舰_父级 | 类 | 连接 |
---|---|---|---|
1001 | 8888 | A | 直接 |
1001 | 9999 | D | 间接 |
1001 | 9999 | C | 间接 |
1001 | 6666 | C | 间接 |
1003 | 6666 | G | 直接 |
1002 | 9999 | H | 直接 |
我知道:
import pandas as pd
import networx as nx
df = pd.DataFrame({'Child': ['1001', '1001', '1001', '1001', '1003', '1004'], 'Parent': ['8888', '1002', '1002', '1003', '6666', '9999'],'Class': ['A','D','C','C','G','H']})
def get_hierarchy (df):
DiG=nx.from_pandas_adgelist (df,'child','parent',create_using=nx.DiGraph())
return pd.DataFrame.from_records([(n1,n2) for n1 in DiG.nodes() for n2 in nx.ancestors(DiG, n1)], columns=['child','Ultimate_parent'])
df=df.toPandas()
df=get_hierarchy(df)
return df
我不知道如何在这里使用Class属性,用D和C类显示两次1001。
推荐答案
使用G.predecessors
检测当前Parent
是否为树根。如果是,则连接为Direct
,否则为Indirect
。
G = nx.from_pandas_edgelist(df, source='Parent', target='Child',
create_using=nx.DiGraph)
roots = [node for node, degree in G.in_degree() if degree == 0]
ultimate_parent = [node if node in roots else list(G.predecessors(node))[0]
for node in df['Parent']]
df['Ultimate_Parent'] = ultimate_parent
df['Connection'] = np.where(df['Parent'] == df['Ultimate_Parent'],
'Direct', 'Indirect')
输出:
>>> df
Child Parent Class Ultimate_Parent Connection
0 1001 8888 A 8888 Direct
1 1001 1002 D 9999 Indirect
2 1001 1002 C 9999 Indirect
3 1001 1003 C 6666 Indirect
4 1003 6666 G 6666 Direct
5 1002 9999 H 9999 Direct
这篇关于查找最终的父代的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
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本文标题为:查找最终的父代
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