我有两列的csv：employee id 'eid'和经理的employee id 'mid'。尝试获取python代码，此代码将为每位员工添加一列，以显示从经理到CEO的经理的员工ID。 CEO的员工ID为1。最终，我想将结果写回csv。
因此数据看起来像：
eid, mid
111, 112
113, 112
112, 114
114, 115
115, 1
我期望输出看起来像这样。请注意，虽然没有员工会拥有超过4个级别的经理，但是我还想学习动态命名列的python。
eid, mid, l2mid l3mid l4mid
111, 112, 114, 115, 1
113, 112, 114, 115, 1
112, 114, 115, 1
114, 115, 1
115, 1
我对编码非常陌生，想尝试自学，但会不断陷入困境。我的问题：
1）我试图使用for语句，该语句在给定的行中包含
mid，然后发现该经理的经理，依此类推，直到我到达CEO为止。我一直在尝试以下方法：df = pd.read_csv('employee.csv')
if mid =! 1
for i in df:
df.['l2mid'] = df.loc[df.eid == [i], [mid]]
也许我正在倒退，应该尝试按经理对所有员工进行分组？该代码有何不同？
我已经在C#和sql中看到了解决方案，并且已经看到了构建trees和json的解决方案。我非常感谢您的帮助和鼓励。
更新：下一步是添加国家/地区列-请参阅：entry here
最佳答案
我相信有一个更好的解决方案，但这是可行的。我用零填充空白。
a = []
for index, row in df.iterrows():
res = df[df['eid']==row['mid']]['mid'].values
a.append(0 if not res else res[0])
df['l2mid'] = a
a = []
for index, row in df.iterrows():
res = df[df['eid']==row['l2mid']]['mid'].values
a.append(0 if not res else res[0])
df['l3mid'] = a
a = []
for index, row in df.iterrows():
res = df[df['eid']==row['l3mid']]['mid'].values
a.append(0 if not res else res[0])
df['l4mid'] = a
df
# output :
# eid mid l2mid l3mid l4mid
# 0 111 112 114 115 1
# 1 113 112 114 115 1
# 2 112 114 115 1 0
# 3 114 115 1 0 0
# 4 115 1 0 0 0
您可以为例程定义一个函数。
def search_manager(target_column, new_column):
a = []
for index, row in df.iterrows():
res = df[df['eid']==row[target_column]]['mid'].values
a.append(0 if not res else res[0])
df[new_column] = a
search_manager('mid', 'l2mid')
search_manager('l2mid', 'l3mid')
search_manager('l3mid', 'l4mid')
关于python - 经理和员工ID的python层次结构，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/45929048/