假设我有以下数据框。
df
Nodes Weight
A,B 10
A,C,F 8
B,F,D 6
B,E 4
我想根据逗号分割并保持其重量。例如，Nodes (A,C,F)A与C具有连接，而C与F具有连接。因此，我想看到A >>C和C>>F。不用看了A>>F。并且其重量应为8，如下所示。
正在寻找的最终数据帧如下所示。
Node_1 Node_2 Weight
A B 10
A C 8
C F 8
B F 6
F D 6
B E 4
创建此数据框的目的是从中创建网络图。
有类似的解决方案，但我无法获得想要的结果。
我尝试了以下方法：
df = (df['Nodes'].str.split(',') .groupby(df['Weight'])
有人可以帮忙吗？
这是执行此操作的一种方法：
# From https://docs.python.org/3/library/itertools.html#itertools-recipes
from itertools import tee
def pairwise(iterable):
"s -> (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."
a, b = tee(iterable)
next(b, None)
return zip(a, b)
df['Node_pairs'] = df['Nodes'].str.split(',').apply(lambda x: list(pairwise(x)))
df = df.explode('Node_pairs')
df['Node1'] = df['Node_pairs'].str[0]
df['Node2'] = df['Node_pairs'].str[1]
df
输出：
Nodes Weight Node_pairs Node1 Node2
0 A,B 10 (A, B) A B
1 A,C,F 8 (A, C) A C
1 A,C,F 8 (C, F) C F
2 B,F,D 6 (B, F) B F
2 B,F,D 6 (F, D) F D
3 B,E 4 (B, E) B E
细节：
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