Рекурсивный поиск связанных компонентов во фрейме данных

Рассмотрим следующий фрейм данных:

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "main": [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        "component": [
            [1, 2],
            [np.nan],
            [3, 8],
            [np.nan],
            [1, 5, 6],
            [np.nan],
            [7],
            [np.nan],
            [9, 10],
            [np.nan],
            [np.nan],
        ],
    }
)

Столбец main представляет определенный подход. Каждый подход состоит из компонентов. Сам компонент также может быть подходом и тогда называется подподходом.

Я хочу найти все связанные подподходы/компоненты для определенного подхода.

Предположим, например, что я хочу найти все связанные под-подходы/компоненты для основного подхода «0». Тогда мой желаемый результат будет выглядеть так:

target = pd.DataFrame({
    "main": [0, 0, 2, 2, 8, 8],
    "component": [1, 2, 3, 8, 9, 10]
})

В идеале я хочу иметь возможность просто выбрать подход, а затем получить все дополнительные соединения. Я убежден, что для этого есть разумный подход с помощью networkx. Любая подсказка приветствуется.

В конечном итоге я хочу создать график, который выглядит примерно так (для подхода 0):

Дополнительная информация:

Вы можете разбить фрейм данных, а затем удалить все компоненты из столбца main (компоненты — это подходы, которые не имеют компонентов).

df_exploded = df.explode(column = "component").dropna(subset = "component")

График можно построить следующим образом:

import networkx as nx
import graphviz

G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(i, j) for i, j in target.values])

graph_attr = dict(rankdir = "LR", nodesep = "0.2")
g = graphviz.Digraph(graph_attr=graph_attr)

for k, v in G.nodes.items():
    g.node(str(k), shape = "box", style = "filled", height = "0.35")

for n1, n2 in G.edges:
    g.edge(str(n2), str(n1))

g