Python 3.x 基于逗号拆分并在Python中创建新数据帧

假设我有以下数据帧

df

我想分割的基础上逗号和保持其重量以及。例如，

节点（A，C，F）

A与C有连接，C与F有连接。因此，我想看看

A>>C

，和

C>>F

。无需查看

A>>F

。其重量应为8，如下所示

我要查找的最终数据帧如下所示

Node_1    Node_2     Weight
A            B        10
A            C        8
C            F        8
B            F        6
F            D        6
B            E        4

创建此数据帧的目标是从中创建网络图

有类似的解决方案，但我无法得到我想要的结果

我尝试了以下方法：

df=（df['Nodes'].str.split（'，'）.groupby（df['Weight']）

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有人能帮忙吗？

这里有一种方法：

# From https://docs.python.org/3/library/itertools.html#itertools-recipes
from itertools import tee
def pairwise(iterable):
    "s -> (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."
    a, b = tee(iterable)
    next(b, None)
    return zip(a, b)

df['Node_pairs'] = df['Nodes'].str.split(',').apply(lambda x: list(pairwise(x)))
df = df.explode('Node_pairs')
df['Node1'] = df['Node_pairs'].str[0]
df['Node2'] = df['Node_pairs'].str[1]
df

输出：

   Nodes  Weight Node_pairs Node1 Node2
0    A,B      10     (A, B)     A     B
1  A,C,F       8     (A, C)     A     C
1  A,C,F       8     (C, F)     C     F
2  B,F,D       6     (B, F)     B     F
2  B,F,D       6     (F, D)     F     D
3    B,E       4     (B, E)     B     E

详情：

• 使用itertools文档中的成对配方创建 “节点对”
• 分解“节点对”列表上的数据帧
• 使用.str get快捷方式分配“Node1”和“Node2”

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逻辑与Scott提供的解决方案相同

def grouper(input_list, n = 2):
    for i in range(len(input_list) - (n - 1)):
        yield input_list[i:i+n]
        
(df.set_index('Weight')['Nodes']
   .str.split(',')
   .map(grouper)
   .map(list)
   .explode()
   .apply(pd.Series).add_prefix('Node_')
   .reset_index())

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仅供参考，itertools中也有一个。

def grouper(input_list, n = 2):
    for i in range(len(input_list) - (n - 1)):
        yield input_list[i:i+n]
        
(df.set_index('Weight')['Nodes']
   .str.split(',')
   .map(grouper)
   .map(list)
   .explode()
   .apply(pd.Series).add_prefix('Node_')
   .reset_index())

    Weight  Node_0  Node_1
0   10      A       B
1   8       A       C
2   8       C       F
3   6       B       F
4   6       F       D
5   4       B       E