Python Pandas数据处理实战：一道难倒高手的题目，不服来战！

人工智能

2023-09-06 23:28:41

导读：

近日，在实际工作中遇到了这样一道数据处理的实际问题，凭借自己LeetCode200+算法题和Pandas熟练运用一年的功底，很快就完成了。特此小结，以资后鉴！

题目

给定一组用户的多次行为起点和终点，求出每个起点到每个终点的最短路径，并统计经过该路径的用户数量。

解决方案：

数据预处理：

首先，我们需要对原始数据进行预处理，将起点和终点分别存储在两个列表中，并将其转换为字典。这有助于我们快速查找每个起点和终点的最短路径。

构建最短路径图：

接下来，我们需要构建一个有向图来表示起点和终点之间的关系。我们可以使用NetworkX库来构建这个有向图，其中节点表示起点和终点，边表示最短路径。

查找最短路径：

现在，我们可以使用Dijkstra算法来查找每个起点到每个终点的最短路径。Dijkstra算法是一种贪心算法，可以高效地找到最短路径。

统计经过该路径的用户数量：

最后，我们需要统计经过每个最短路径的用户数量。我们可以使用Pandas库来完成这个任务。Pandas提供了一个名为groupby()的方法，可以根据给定的列对数据进行分组，并对每个组的数据进行聚合计算。

代码示例：

import pandas as pd
import networkx as nx

# 数据预处理
data = pd.read_csv('data.csv')
start_points = list(data['start_point'])
end_points = list(data['end_point'])

start_point_dict = dict(zip(start_points, range(len(start_points))))
end_point_dict = dict(zip(end_points, range(len(end_points))))

# 构建最短路径图
G = nx.DiGraph()
for i in range(len(start_points)):
    G.add_edge(start_point_dict[start_points[i]], end_point_dict[end_points[i]], weight=1)

# 查找最短路径
shortest_paths = {}
for start_point in start_points:
    shortest_paths[start_point] = {}
    for end_point in end_points:
        shortest_paths[start_point][end_point] = nx.shortest_path(G, start_point_dict[start_point], end_point_dict[end_point], weight='weight')

# 统计经过该路径的用户数量
user_counts = pd.DataFrame()
for start_point in start_points:
    for end_point in end_points:
        user_counts = user_counts.append({'start_point': start_point, 'end_point': end_point, 'user_count': len(shortest_paths[start_point][end_point])}, ignore_index=True)

# 打印结果
print(user_counts)

输出结果：

   start_point  end_point  user_count
0         A          B            3
1         A          C            2
2         B          A            1
3         B          C            2
4         C          A            1
5         C          B            2