Python 将数据框中的两列展开为列表列表

在Pandas数据框中有两列，它们的值在逻辑上彼此跟随。见下文：

Name                Includes

Account             Product Account
Product Account     Card Account
Card Account        Plastic
Card Account        Token
Token               Token Vault
Account             Savings Account

[['Account', 'Product Account', 'Card Account', 'Plastic'],
 ['Account', 'Product Account', 'Card Account', 'Token', 'Token Vault'],
 ['Account', 'Savings Account']]

{'Account': ['Savings Account',
            {'Product Account': [{'Card Account': ['Plastic',
            {'Token': ['Token Vault']}]}]}]}

所以Account>Product Account>Card Account等等。最终我想创建一个列表列表，其中根（“Account”）是每个列表的第一个元素。输出应如下所示：

Name                Includes

Account             Product Account
Product Account     Card Account
Card Account        Plastic
Card Account        Token
Token               Token Vault
Account             Savings Account

[['Account', 'Product Account', 'Card Account', 'Plastic'],
 ['Account', 'Product Account', 'Card Account', 'Token', 'Token Vault'],
 ['Account', 'Savings Account']]

{'Account': ['Savings Account',
            {'Product Account': [{'Card Account': ['Plastic',
            {'Token': ['Token Vault']}]}]}]}

我基本上希望找到可能存在的dataframe元素之间的任何和所有可能的路径。我目前有一段代码可以将两个dataframe列转换为字典结构：

def link_hops(dictionary):

    dictionary = dict(df.groupby('Name')['Includes'].apply(set))
    dictionary = {k: list(v) for k, v in dictionary.items()}

    all_values = set(x for xs in dictionary.values() for x in xs)
    refs = all_values & set(dictionary.keys())

    for k, v in dictionary.items():
        for i in range(len(v)):
            if v[i] in refs:
                v[i] = {v[i]: v1 for k1, v1 in dictionary.items() if v[i] == k1}

    dictionary = {k: v for k, v in dictionary.items() if k not in refs}

    return dictionary

我得到以下信息：

Name                Includes

Account             Product Account
Product Account     Card Account
Card Account        Plastic
Card Account        Token
Token               Token Vault
Account             Savings Account

[['Account', 'Product Account', 'Card Account', 'Plastic'],
 ['Account', 'Product Account', 'Card Account', 'Token', 'Token Vault'],
 ['Account', 'Savings Account']]

{'Account': ['Savings Account',
            {'Product Account': [{'Card Account': ['Plastic',
            {'Token': ['Token Vault']}]}]}]}

这段代码为每个路径（“储蓄账户”、“塑料”、“令牌保险库”）定义从根（“账户”）到终端的所有路径，但我不知道如何将其转换为可扩展的列表格式。我有一个递归脚本，它可以处理这样的小示例，但是当我通过

链接将它们转换为字典时，我正在处理的实际数据帧可能有数百或数千层的深度，并且在调用该脚本时很容易突破递归限制

我想知道是否可以跳过将数据帧转换为字典的中间步骤，直接将其转换为列表列表，甚至可以使用
.map（）
或类似的方法直接处理数据帧。
方法1
这里有一种方法，使用
NetworkX
将数据帧中的每一行作为有向图的图边，并查找到不同目标的from
帐户：


#方法2
查找图形结束节点的另一种方法是查看，并保留阶数为1的节点：

G = nx.from_pandas_edgelist(df, source='Name', target='Includes')
[nx.shortest_path(G, 'Account', node) for node, degree in G.degree() if degree==1]

[['Account', 'ProductAccount', 'CardAccount', 'Plastic'],
 ['Account', 'ProductAccount', 'CardAccount', 'Token', 'TokenVault'],
 ['Account', 'SavingsAccount']]


要直观地了解正在解决的图形问题，请执行以下操作：

pos = nx.spring_layout(G, scale=20)
nx.draw(G, pos, node_color='lightblue', node_size=500, with_labels=True)


正如我们所看到的，通过知道要寻找的源和目标，通过使用
nx.shortest_path
我们可以获得
Account
和获得的目标之间的路径
令人惊讶，我想了十分钟就放弃了。对于这类问题，有没有一个特定的名字可以让我读下去？如果有帮助的话，你可以读下去。答案中还有一个关于最短路径的链接@datanearrow，我想这就是我要找的。是否可以将此代码配置为处理多个根？例如，如果我的根目录中除了“Account”之外还有其他内容。Yes@njrob您可以扩展列表理解以检查多个根节点