Python 共享公共元素的链接列表

我有一个类似的问题，但有一些不同之处/复杂之处

我有一个包含成员的组列表，而不是合并共享成员的组。我需要保留组并创建一组新的边，根据这些边，组有共同的成员，并根据组的属性有条件地这样做

源数据如下所示：

+----------+------------+-----------+ | Group ID | Group Type | Member ID | +----------+------------+-----------+ | A | Type 1 | 1 | | A | Type 1 | 2 | | B | Type 1 | 2 | | B | Type 1 | 3 | | C | Type 1 | 3 | | C | Type 1 | 4 | | D | Type 2 | 4 | | D | Type 2 | 5 | +----------+------------+-----------+ +----------+------------+-----------+ |组ID |组类型|成员ID| +----------+------------+-----------+ |A |类型1 | 1| |A |类型1 | 2| |B |类型1 | 2| |B |类型1 | 3| |C |类型1 | 3| |C |类型1 | 4| |D |类型2 | 4| |D |类型2 | 5| +----------+------------+-----------+ 所需输出如下：

+----------+-----------------+ | Group ID | Linked Group ID | +----------+-----------------+ | A | B | | B | C | +----------+-----------------+ +----------+-----------------+ |组ID |链接组ID| +----------+-----------------+ |A | B| |B|C| +----------+-----------------+ A与B相连，因为它共有2个 B与C相连，因为它共有3个 C没有链接到D，它有一个共同的成员，但属于不同的类型

共享成员的数量对我来说并不重要，一个共同的成员意味着它们是链接的

输出被用作图形的边，因此，如果输出是符合规则的图形，则可以

源数据集很大（数亿行），因此需要考虑性能

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提出了一个类似的问题，但是我是Python新手，不知道如何将源数据获取到可以使用答案的位置，也不知道如何满足组类型匹配的附加要求-

df1=df.groupby(['Group Type','Member ID'])['Group ID'].apply(','.join).reset_index()
df2=df1[df1['Group ID'].str.contains(",")]

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这可能无法处理循环分组的情况。

您好，欢迎继续。你的建议中的一个类似问题使用了不同的连接组件概念。根据您的要求，B不应该与E连接（不太可能回答建议），不是吗？组类型和成员ID也被分类了吗？谢谢，很多时间都在这里得到提示，但这次真的很难办！在这个例子中没有E，如果这就是你的意思，那么就没有模式了？组类型和成员ID可以在源代码处进行排序，如果这有帮助的话。我的意思是，您提到的链接中的一个解决方案应该是一个很好的例子，说明您的问题不等同于查找连接的组件（尤其是，这个：）。在其中一个答案中，可以找到组件

[A，C]

和

[B，D，E]

，但是

B

和

E

不是您想要的一对。我可以用它来获得所需的，看起来我想得太多了！非常感谢SushantYou是最受欢迎的松鼠猪，很高兴看到它的帮助。然而，如果不对熊猫使用逗号技巧，这似乎是一项相当具有挑战性的任务