Python 为每个源记录构造一个列表

我这里有一个csv表，包含两列：“源多边形ID”和“邻居多边形ID”。我想制作一个包含一系列“相邻多边形ID”的列表，只要列表中的项共享公共的“源多边形ID”

以下是csv表的示例：

下面是我想要得到的一个示例结果：

---

我使用pandas读取csv表，并使用groupby函数按其公共“源多边形ID”对“邻居多边形ID”进行排序。但是，这并不能帮助我为每个“源多边形ID”构建“相邻多边形ID”列表。有什么解决办法吗

这里有一个小片段，它只使用标准python库就可以实现您想要的功能。我假设相邻关系是对称的，因此如果A是B的邻居，那么B也是A的邻居（如果不是这种情况，那么只需删除第一个for循环中的第二行）

我使用的是

defaultdict

，它是一个普通python字典的子类，除了试图访问字典中不存在的键外，其行为与之完全相同。在这种情况下，它将该键的值实例化为默认值，您可以在创建字典时设置该值。在这种情况下，它是一个空集。这就是为什么访问

邻居[row['source']]

永远不会抛出

KeyError

代码的其余部分非常简单，我只是读取输入文件，并为每个id构建一组相邻的id。之后，我将这些写入输出文件

import csv
from collections import defaultdict

neighbours = defaultdict(set)

with open('input.csv') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        neighbours[row['source']].add(row['neighbour'])
        neighbours[row['neighbour']].add(row['source'])

with open('output.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    # Write the header
    writer.writerow(['source', 'neighbours'])

    # Write the data
    for key, values in neighbours.items():
        writer.writerow([key, ','.join(values)])

---

作为pd导入csv导入熊猫#在arcpy中激活空间扩展；设置工作区arcpy.CheckOutExtension（“Spatial”）env.workspace=“G:\\GLUE\u Work\\Projects\\NSF\\DaneCountyTest”#使用pandas df=pd.read\u csv（“G:\\GLUE\u Work\\Projects\\NSF\\DaneCountyTest\\AdjacencyTableDane\u cb.csv”）#通过读取csv文件来构造数据帧。read\u csv（“G:\\GLUE\u Work\\Projects\\DaneCountyTest\\AdjacencyTableDane\u cb.csv”）#sourcegrouped=df.groupby（'src_GISJOI'）。apply（lambda x:x['nbr_GISJOI']）非常喜欢打印sourcegroupedThanks！那正是我想要的！