递归创建人员关系图谱，深度挖掘组织层级结构

python

2024-03-06 22:05:26

递归创建人员关系图谱：深度挖掘层级结构

引言

组织的人员关系图谱对于管理和运营至关重要。它有助于可视化层级结构、识别关键人物以及了解团队之间的联系。本文将探讨一种递归算法，该算法可以有效创建人员关系图谱，并深入挖掘组织的层级结构。

什么是递归？

递归是一种解决问题的技术，其中一个函数调用自身。在我们的情况下，我们将使用递归来遍历组织的人员结构，并将关系存储在一个数据框中。

算法步骤

算法的关键步骤如下：

初始化数据框： 使用提供的初始数据创建包含关系信息的数据框。
递归循环：
- 将数据框与源数据合并，以找出新的关系。
- 更新新关系的行信息，包括层级编号、链接类型和已遍历人员的数组。
- 过滤掉已遍历的人员。
终止条件： 当没有新的关系被发现时，递归循环结束。

代码实现

以下 Python 代码实现了递归算法：

import pandas as pd

def create_relations_recurs(temp_loop, temp_pos_boss_with_min_link):

    relations_recurs = pd.DataFrame(columns=[
        'pos_id',
        'boss_pos_id',
        'level_num',
        'link_type',
        'link_type_array',
        'pos_id_array'
    ])

    # Initialize with data from temp_loop
    relations_recurs = pd.concat([relations_recurs, temp_loop], ignore_index=True)

    # Perform the recursive join
    while not temp_pos_boss_with_min_link.empty:
        # Join temp_pos_boss_with_min_link with relations_recurs on pos_id
        joined_df = pd.merge(temp_pos_boss_with_min_link, relations_recurs, on='pos_id', how='inner')

        # Filter out rows where pos_id is already in pos_id_array
        joined_df = joined_df[~joined_df['pos_id'].isin(joined_df['pos_id_array'])]

        # Update level_num, link_type_array, and pos_id_array
        joined_df['level_num'] = joined_df['level_num_x'] + 1
        joined_df['link_type_array'] = joined_df['link_type_array_x'] + joined_df['link_type_y']
        joined_df['pos_id_array'] = joined_df['pos_id_array_x'] + joined_df['pos_id_y']

        # Drop unnecessary columns
        joined_df = joined_df.drop(columns=['level_num_x', 'link_type_array_x', 'pos_id_array_x', 'link_type_y'])

        # Append joined_df to relations_recurs
        relations_recurs = pd.concat([relations_recurs, joined_df], ignore_index=True)

        # Update temp_pos_boss_with_min_link
        temp_pos_boss_with_min_link = temp_pos_boss_with_min_link[~temp_pos_boss_with_min_link['pos_id'].isin(joined_df['pos_id'])]

    # Return the final result
    return relations_recurs

使用示例

假设我们有一个数据框 org_data，包含以下列：

pos_id: 职位 ID
boss_pos_id: 直接上司的职位 ID

要使用递归算法创建人员关系图谱，我们可以使用以下步骤：

# Sort the data by level
org_data = org_data.sort_values(by='level_num')

# Initialize temp_loop with the first level
temp_loop = org_data[org_data['level_num'] == 1]

# Find the minimum link type for each pos_id
temp_pos_boss_with_min_link = org_data.groupby('pos_id')['link_type'].agg('min').reset_index()

# Create relations_recurs
relations_recurs = create_relations_recurs(temp_loop, temp_pos_boss_with_min_link)