Рекурсивно перемещаться по кадру данных Pandas

Есть фрейм данных Pandas

    id  parent_id   result
    1   0           True
    2   0           False
    3   1           True
    4   1           False
    5   2           True
    6   2           False
    7   4           True
    8   4           True

Как рекурсивно пройти весь кадр, при этом если узел содержит потомков, то мне нужно выполнить операцию «ИЛИ» для всех строк потомков и выполнить операцию «И» для этого промежуточного результата и родительской строки? то есть

AND(parent['result'], OR (descendants['result']))

Итак, мне нужно получить результат этого логического выражения:

df.loc[df['id'] == 1, 'result'] AND
 (df.loc[df['id'] == 3, 'result'] OR 
   (
    df.loc[df['id'] == 4, 'result'] 
    AND 
      (
              df.loc[df['id'] == 7, 'result'] OR
              df.loc[df['id'] == 8, 'result']
      ) 
  ) 
 ) 
 
OR 
(
  df.loc[df['id'] == 2, 'result']
  AND (
              df.loc[df['id'] == 5, 'result'] OR 
              df.loc[df['id'] == 6, 'result']
      ) 

)

Как выглядит ожидаемый результат?

— 13.08.2024 11:53

@jezrael, я отредактировал сообщение

— 13.08.2024 12:23

Я думаю, вам нужно создать рекурсивную функцию для обработки каждой строки в ее parent_id, идентификации всех потомков в строке и рекурсивной их обработки. Затем выполните операцию OR над значениями result всех дочерних строк. Объедините результат текущей строки с результатом OR потомков, используя AND. Далее нужно перебрать DataFrame и применить рекурсивную функцию к каждой строке, начиная с корневых узлов; И, наконец, сохраните результат обратно в DataFrame в том же столбце.

— 13.08.2024 13:52

python pandas

13.08.2024 11:34

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Использование фрейма данных из OP:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "id": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        "parent_id": [0, 0, 1, 1, 2, 2, 4, 4],
        "result": [True, False, True, False, True, False, True, True],
    }
)

Решение:

def traverse(df, id):
    parent_result = df[df["id"] == id]["result"].iloc[0]
    children = df[df["parent_id"] == id]
    if children.empty:
        return parent_result
    return parent_result and children["id"].apply(lambda x: traverse(df, x)).any()

root_ids = df[df["parent_id"] == 0]["id"]
out = root_ids.apply(lambda x: traverse(df, x)).any()

Выход: