python/pandas 递归迭代

Question

emp_id	员工	等级	经理_id	经理
100	萨姆	1	100	萨姆
200	杰克	2	100	萨姆
300	吉尔	2	100	萨姆
400	克莱尔	3	200	杰克
500	芦苇	3	300	吉尔
600	井架	4	400	克莱尔
700	比尔	4	500	芦苇

我有一个表格，其中包含员工及其各自的经理，分别位于“emp”和“manager”列中。 “级别”列中的数字代表组织内“emp”列中员工的不同级别。

如何在 python(pandas) 中编写脚本以从上一级获取经理名称作为步骤等中的条目。

emp_id	员工	级别	经理_id	经理	l1	l2	l3	l4
100	萨姆	1	100	萨姆	空	空	空	空
200	杰克	2	100	萨姆	萨姆	空	空	空
300	吉尔	2	100	萨姆	萨姆	空	空	空
400	克莱尔	3	200	杰克	萨姆	杰克	空	空
500	芦苇	3	300	吉尔	萨姆	吉尔	空	空
600	井架	4	400	克莱尔	萨姆	杰克	克莱尔	空
700	比尔	4	500	芦苇	萨姆	吉尔	芦苇	空

这就是我试图根据每个员工的主管层次结构递归确定每个员工的领导级别

df = pd.DataFrame(data)

# Create a dictionary to store leadership levels
leadership_levels = {}

# Create a function to recursively determine leadership levels
def determine_leader(emp_id, level):
    # Find the supervisor for the current employee
    manager_id = df.loc[df['emp_id'] == emp_id, 'manager_id'].values[0]
    
    if manager_id is not None:
        # Recursively determine the supervisor's leadership level
        determine_leader(manager_id, level + 1)
        # Update the leadership_levels dictionary
        leadership_levels[level] = df.loc[df['emp_id'] ==manager_id, 'emp'].values[0]

# Determine leadership levels for each employee
for index, row in df.iterrows():
    determine_leader(row['emp_id'], 1)

# Add the leadership levels to the DataFrame
for level, leader in leadership_levels.items():
    df[f'level_{level}_leader'] = leader

# Display the resulting DataFrame
print(df)

Answer 1

这种类型的层次结构最好通过为您的员工及其经理（也可能有相应的经理）提供适当的数据结构来实现。

这不仅仅是一个 pandas 问题，如果您只关心直接管理者，这似乎是为了找到正确的算法来找到分层树的“根”或中间节点。

这是一个很好的起点：https://algs4.cs.princeton.edu/15uf/