パンダの家系図の紹介

1. ツリーデータ構造とその重要性
2. パンダの家系図

このチュートリアルでは、ツリーのデータ構造とそのタイプを紹介し、Python でのファミリー ツリー (階層ツリー/一般ツリーとも呼ばれます) の実装について詳しく説明します。

ツリーデータ構造とその重要性

コンピューター サイエンスでは、ツリーは、根、枝、葉を持つ現実世界のツリーに着想を得ています。 唯一の違いは、ツリーのデータ構造が逆さまに視覚化され、root がツリーの最上部にあることです。 以下に視覚的な表現を示しましょう。

上記のツリーでは、すべてのエンティティがノードとして知られています。 Electronics ノードは root ノードです。 2つの子ノード Laptops と Cell Phones があり、各子ノードはリーフ ノード (子を持たないノード) の親です。

各矢印は、2つのノードを接続するエッジです。 これは次のように視覚化できます。

Level-0 には root ノード (Electronics) があり、Level-1 には Laptops と Cell Phones の 2つのノードがあることがわかります。

1. Laptops は Electronics の子ノードであり、リーフ ノード (MacBook、Microsoft Surface、ThinkPad) の親です。
2. Cell Phones は Electronics の子ノードであり、リーフ ノード (iPhone、Android、Vivo) の親です。

エレクトロニクスと携帯電話は、iPhoneの祖先とも言えます。 同様に、Cell Phones と iPhone は Electronics ノードの子孫です。 同じケースがラップトップにも当てはまります。

これは、親子階層のため、階層データ構造とも呼ばれます。 ファイルシステムなど、問題の単純化、高速化、検索とソートが必要な場合に広く使用されます。

非線形データ構造を表現する必要がある場合はツリーを使用します。 ツリー データ構造を使用するには、各ツリーには特定の ルート ノードがあり、各子ノードには親があり、親は多くの子を持つことができるというプロパティを満たす必要があります。

このプロパティは、ツリー データ構造ごとに満たす必要がありますが、ツリー データ構造ごとに異なる追加プロパティがあります。

ツリー データ構造のタイプには、一般ツリー、バイナリ ツリー、バイナリ サーチ ツリー (BST)、Adelson-Velshi and Landis (AVL) ツリー、Red-Black ツリー、および ここ で見つけることができる N-ary ツリーが含まれます。 チュートリアルでは、一般ツリーのみに焦点を当てています。

パンダの家系図

先祖に関する情報を保存したテーブルを以下に示します。 子供に制約があってはなりません。 各ノードは無限の数の子ノードを持つことができます。

そのため、一般ツリーを使用して家系図を実装しています。

一般的なツリーでは、ツリーの階層に制限はなく、すべてのノードは無制限の数の子ノードを持つことができます。 一般的なツリーは、他のすべてのツリー データ構造のスーパーセットであることに注意してください。

祖先の情報テーブル:

個人間の関係は直接非巡回グラフ（DAG）として見ることができますが、以下の手順に従って、この表を家系図として表すためにグラフ描画を使用します。

{{ % step %}}

• 必要なライブラリをインポートしてデータを読み取る

  import pandas as pd
  import numpy as np
  from graphviz import Digraph
  

  .csv ファイルからデータを読み取るために pandas ライブラリをインポートし、データを操作するためにデータ フレームを使用します。 次に、numpy と graphviz をインポートして、それぞれ配列を操作し、直接非巡回グラフ (DAG) を生成します。

• データの読み取り

  rawdf = pd.read_csv("./data.csv", keep_default_na=False)
  

  read_csv() メソッドは data.csv ファイルを読み取るために使用され、keep_default_na=False は NaN の代わりに空白のセルを保持するために使用されます。

• テーブルをエッジ リストに変換する

  次に、次のコードを実行して、開始頂点が id であり、終了頂点が ParentID であるエッジ リストにテーブルを変換する必要があります。

  2つのデータ フレームを作成します。

  element1 = rawdf[["id", "mid"]]
  element2 = rawdf[["id", "fid"]]
  
  print(
      "'element1' head data:\n",
      element1.head(),
      "\n\n",
      "'element2' head data: \n",
      element2.head(),
  )
  

  出力：

  'element1' head data:
  	  id   mid
  0    AnAn
  1    SiAn
  2 PaAn87 SiAn
  3 ViCo92 SiAn
  4 CaCo97
  
  'element2' head data:
  	  id   fid
  0    AnAn
  1    SiAn
  2 PaAn87 AnAn
  3 ViCo92 AnAn
  4 CaCo97
  

  ここでは、2つの新しいデータフレーム、element1 と element2 を作成します。element1 データフレームには2つの列、id と mid があり、element2 データフレームには id と fid が列として含まれています。

  列名の名前を変更します。

  element1.columns = ["Child", "ParentID"]
  element2.columns = element1.columns
  
  print(
      "'element1' data:\n",
      element1.head(),
      "\n\n",
      "'element2' data: \n",
      element2.head(),
  )
  

  出力：

  'element1' data:
     Child ParentID
  0    AnAn
  1    SiAn
  2 PaAn87     SiAn
  3 ViCo92     SiAn
  4 CaCo97
  
  'element2' data:
     Child ParentID
  0    AnAn
  1    SiAn
  2 PaAn87     AnAn
  3 ViCo92     AnAn
  4 CaCo97
  

  上記のコード スニペットは、上記の出力に示すように、element1 および element2 データ フレームの列名を Child および ParentID に変更します。

  データ フレームを連結し、空白セルを NaN に置き換えます。

  element = pd.concat([element1, element2])
  element.replace("", np.nan, regex=True, inplace=True)
  print(element.head())
  

  出力：

    Child ParentID
  0    AnAn      NaN
  1    SiAn      NaN
  2 PaAn87     SiAn
  3 ViCo92     SiAn
  4 CaCo97      NaN
  

  concat() メソッドは element1 と element2 データ フレームを連結して element と呼ばれる新しいデータ フレームを作成するために使用され、replace() メソッドは空白セルを NaN に置き換えます。

  ParentID の各空白を特定の文字列に置き換えます。

  t = pd.DataFrame({"tmp": ["no_entry" + str(i) for i in range(element.shape[0])]})
  element["ParentID"].fillna(t["tmp"], inplace=True)
  

  データ フレームの結合:

  df = element.merge(rawdf, left_index=True, right_index=True, how="left")
  print(df.head())
  

  出力：

    Child   ParentID      id gender first_name last_name   dob   dod   fid  \
  0    AnAn no_entry0    AnAn      M    Antonio Andolini        1901
  0    AnAn no_entry0    AnAn      M    Antonio Andolini        1901
  1    SiAn no_entry1    SiAn      F    Signora Andolini        1901
  1    SiAn no_entry1    SiAn      F    Signora Andolini        1901
  2 PaAn87       SiAn PaAn87      M      Paolo Andolini 1887 1901 AnAn
  
    mid birth_place        job
  0          Corleone
  0          Corleone
  1          Corleone housewife
  1          Corleone housewife
  2 SiAn
  

  ここでは、merge() を使用して、指定されたメソッドを使用して 2つのデータ フレームのデータを更新し、それらをマージします。 特定のパラメーターを使用して、どのデータ値を置き換え、どのデータ値を保持するかを制御します。

  そのために、以下で簡単に説明する次のパラメータを使用しています。

  1. rawdf - マージに必要なデータ フレーム。
  2. left_index - その値に基づいて、左データ フレームのインデックスを結合キーとして使用するかどうかを決定できます。

  True に設定されている場合は、それを使用できます。 そうでなければ、そうではありません。 デフォルトでは、その値は False です。

  3. right_index - left_index に似ていますが、ここでは、右のデータ フレームのインデックスを結合キーとして使用できるかどうかを決定する必要があります。

  True に設定されている場合は、それを使用できます。 そうでなければ、そうではありません。 デフォルトでは、その値も False です。

  4. how - left、outer、right、cross、または inner をマージする方法を示します。 デフォルトでは、その値は inner です。

  フルネームを持つ name 列を作成します。

  df["name"] = df[df.columns[4:6]].apply(
      lambda x: " ".join(x.dropna().astype(str)), axis=1
  )
  print(df.head())
  

  出力：

    Child   ParentID      id gender first_name last_name   dob   dod   fid  \
  0    AnAn no_entry0    AnAn      M    Antonio Andolini        1901
  0    AnAn no_entry0    AnAn      M    Antonio Andolini        1901
  1    SiAn no_entry1    SiAn      F    Signora Andolini        1901
  1    SiAn no_entry1    SiAn      F    Signora Andolini        1901
  2 PaAn87       SiAn PaAn87      M      Paolo Andolini 1887 1901 AnAn
  
    mid birth_place        job              name
  0          Corleone             Antonio Andolini
  0          Corleone             Antonio Andolini
  1          Corleone housewife Signora Andolini
  1          Corleone housewife Signora Andolini
  2 SiAn                           Paolo Andolini
  

  ここでは、lambda 式を使用して各行を反復し、first_name と last_name を結合します。 次に、上記の出力に見られるように、この完全な名前を name という新しい列に配置します。

  いくつかの列を削除し、df データ フレームの列の順序を変更します。

  df = df.drop(["Child", "fid", "mid", "first_name", "last_name"], axis=1)
  df = df[["id", "name", "gender", "dob", "dod", "birth_place", "job", "ParentID"]]
  print(df.head())
  

  出力：

  	 id              name gender   dob   dod birth_place        job ParentID
  0    AnAn Antonio Andolini      M        1901    Corleone             no_entry0
  0    AnAn Antonio Andolini      M        1901    Corleone             no_entry0
  1    SiAn Signora Andolini      F        1901    Corleone housewife no_entry1
  1    SiAn Signora Andolini      F        1901    Corleone housewife no_entry1
  2 PaAn87    Paolo Andolini      M 1887 1901                         SiAn
  

  最初に、Child、fid、mid、first_name、および last_name 列を df データ フレームから削除し、結果のデータ フレームでわかるように、列の順序を変更します。

• 直接非巡回グラフ (DAG) を生成する

  DAG を生成するには、システムに graphviz が必要です。

  f = Digraph(
      "neato",
      format="pdf",
      encoding="utf8",
      filename="data",
      node_attr={"color": "lightblue2", "style": "filled"},
  )
  f.attr("node", shape="box")
  for index, record in df.iterrows():
      f.edge(str(record["ParentID"]), str(record["id"]), label="")
  f.view()
  

  このコード スニペットは、graphviz の Digraph() クラスを使用します。このクラスは、いくつかの属性を取り、DOT 言語で有向グラフの記述を作成します。この参照を .attr( でチェーンされた f 変数に保存します。 ) メソッドを使用してノードの形状を指定します。

  最後に、df データ フレームを反復処理してエッジを作成し、f.view() を使用してグラフを表示します。

  出力：

  

  グラフに次のものを入れたいとします。

  1. 女性用の色と男性用の別の色。
     2.名前をIDに置き換える
  2. 家系図の矢のような矢
  3. 各ボックス (ノード) に詳細を追加するには、たとえば job、dob、dod など。

  これを行うには、次のコードを実行します。

  f = Digraph(
      "neato",
      format="jpg",
      encoding="utf8",
      filename="detailed_data",
      node_attr={"style": "filled"},
      graph_attr={"concentrate": "true", "splines": "ortho"},
  )
  f.attr("node", shape="box")
  
  for index, row in df.iterrows():
      f.node(
          row["id"],
          label=row["name"]
          + "\n"
          + row["job"]
          + "\n"
          + str(row["dob"])
          + "\n"
          + row["birth_place"]
          + "\n"
          + str(row["dod"]),
          _attributes={
              "color": "lightpink"
              if row["gender"] == "F"
              else "lightblue"
              if row["gender"] == "M"
              else "lightgray"
          },
      )
  
  for index, row in df.iterrows():
      f.edge(str(row["ParentID"]), str(row["id"]), label="")
  f.view()
  

  出力：

  

  graph_attr={"concentrate": "true", "splines": "ortho"}) を使用して、正確な開始ノードと終了ノード、および正方形のエッジでエッジをグループ化します。 label= は、グラフ ノードの name、job、dob、birth_place、および dod を表示するために使用されます。

  _attributes={'color':'lightpink' if row['S']=='F' else 'lightblue' if row['S']=='M' else 'lightgray'} を定義するために使用されます gender プロパティに応じた各ノードの色。 以下の完全なソースコードを見つけることができます。

{{ % /step %}}

完全なソース コード:

import pandas as pd
import numpy as np
from graphviz import Digraph

rawdf = pd.read_csv("./data.csv", keep_default_na=False)
element1 = rawdf[["id", "mid"]]
element2 = rawdf[["id", "fid"]]
element1.columns = ["Child", "ParentID"]
element2.columns = element1.columns

element = pd.concat([element1, element2])
element.replace("", np.nan, regex=True, inplace=True)
t = pd.DataFrame({"tmp": ["no_entry" + str(i) for i in range(element.shape[0])]})
element["ParentID"].fillna(t["tmp"], inplace=True)
df = element.merge(rawdf, left_index=True, right_index=True, how="left")

df["name"] = df[df.columns[4:6]].apply(
    lambda x: " ".join(x.dropna().astype(str)), axis=1
)
df = df.drop(["Child", "fid", "mid", "first_name", "last_name"], axis=1)
df = df[["id", "name", "gender", "dob", "dod", "birth_place", "job", "ParentID"]]

f = Digraph(
    "neato",
    format="pdf",
    encoding="utf8",
    filename="data",
    node_attr={"color": "lightblue2", "style": "filled"},
)
f.attr("node", shape="box")

for index, record in df.iterrows():
    f.edge(str(record["ParentID"]), str(record["id"]), label="")
f.view()

f = Digraph(
    "neato",
    format="jpg",
    encoding="utf8",
    filename="detailed_data",
    node_attr={"style": "filled"},
    graph_attr={"concentrate": "true", "splines": "ortho"},
)
f.attr("node", shape="box")

for index, row in df.iterrows():
    f.node(
        row["id"],
        label=row["name"]
        + "\n"
        + row["job"]
        + "\n"
        + str(row["dob"])
        + "\n"
        + row["birth_place"]
        + "\n"
        + str(row["dod"]),
        _attributes={
            "color": "lightpink"
            if row["gender"] == "F"
            else "lightblue"
            if row["gender"] == "M"
            else "lightgray"
        },
    )

for index, row in df.iterrows():
    f.edge(str(row["ParentID"]), str(row["id"]), label="")
f.view()