【python实战】 树形层级数据平铺术:用 Python 将分类父子表展开为全路径宽表

在数据清洗和特征工程中，我们经常会遇到用父子关系表存储的层级分类数据，例如商品类目、组织架构、地区划分等。一条记录代表一个父子关系，多张表拼接才能得到完整路径。当需要让每一条完整路径独占一行、并带上每一层的等级信息时，就需要将这种“竖着存”的树形数据“横着铺开”。

本文通过一个直观的示例，讲解如何用 Python 的 pandas 和原生数据结构，将树形分类表平铺成多级列宽表。

一、问题场景

假设我们有一张表示分类关系的 Excel 表 source_classification.xlsx，记录了主分类、子分类以及各自的层级等级：

这张表实际上定义了一棵树：根节点是“车”，它的子节点是“汽车”“火车”“单车”；“汽车”又有子节点“大众”“日产”“丰田”；“大众”下还有“电动”“汽油”“混动”。所有叶子节点深度并不完全相同，例如“日产”没有下一级，而“电动”已经是第三级。

我们的目标是将其展开为如下形式：

每一行是一条从根到叶子节点的完整路径，每一步（即一条父子边）被拆成4列：该步的主分类、子分类、主分类等级、子分类等级。深度较浅的路径在缺少的位置填上空字符串。这样每一行就包含了该叶子节点的全部上游信息，极大方便了下游的查询、筛选和建模。

二、解决思路

整个过程可以拆分为三个核心步骤：

1. 树重建：从关系表中提取父子连接，构建一个“父亲 → 孩子列表”的映射，并锁定根节点。
2. 路径收集：从根节点开始进行深度优先遍历（DFS），记录每一条从根到叶子的完整路径，路径中的每一步保存四元组 (主, 子, 主等级, 子等级)。
3. 平铺对齐：计算所有路径的最大深度，按最大深度构造 DataFrame，深度不足的路径用空字符串填充，最后输出。

我们完全使用 Python 标准库和 pandas 实现，无需额外安装树结构库。

三、代码实现详解

首先引入依赖并读取数据：

import pandas as pd
from collections import defaultdict

source_file = 'source_classification.xlsx'
df = pd.read_excel(source_file)

1. 构建父子关系字典

我们使用 defaultdict(list) 来存储树的结构：键为父节点名称，值为一个列表，每个元素是 (子节点, 父等级, 子等级) 的元组。

children = defaultdict(list)
for _, row in df.iterrows():
    parent = row['主分类']
    child = row['子分类']
    p_level = row['主分类等级']
    c_level = row['子分类等级']
    children[parent].append((child, p_level, c_level))

这样 children 就形成了一棵多叉树的邻接表表示。

2. 定位根节点

根据业务逻辑，根节点是“主分类等级”为 0 且唯一的那个主分类。我们可以从原表中直接筛选出来：

roots = df[df['主分类等级'] == 0]['主分类'].unique()
if len(roots) != 1:
raise ValueError("根节点不唯一或不存在")
root = roots[0]   # 在本例中为 '车'

这样做可以避免硬编码根节点名称，让代码适应不同的数据。

3. DFS 收集所有路径

定义空列表 all_paths 用于存放每一条完整路径。这里路径的含义是从根到当前节点所经过的所有“边”，而不是节点本身。每条路径是一个列表，其中的元素为单条边的四元组 (主分类, 子分类, 主等级, 子等级)。

all_paths = []

defdfs(node, path):
if node notin children:       # 叶子节点，保存当前路径
        all_paths.append(path.copy())
return
for child, p_lv, c_lv in children[node]:
        path.append((node, child, p_lv, c_lv))
        dfs(child, path)
        path.pop()                 # 回溯

dfs(root, [])

注意两点：

• 只有当节点没有子节点（即 children 中不存在该键）时，才将路径存入 all_paths。这样得到的是所有叶子路径。
• 使用 path.copy() 是为了保存路径的副本，避免后续回溯修改影响已存储的结果。

4. 计算最大深度并平铺

每条路径的长度（边数）可能不同，最大深度决定了最终表格有多少组列（每组4列）。

max_depth = max(len(p) for p in all_paths) if all_paths else0

接下来遍历所有路径，对每条路径构造一行数据。对于第 i 层（0 <= i < max_depth），如果路径有该层数据则取出四元组，否则填充四个空字符串。

rows = []
for path in all_paths:
    row = []
for i in range(max_depth):
if i < len(path):
            parent, child, plv, clv = path[i]
            row.extend([parent, child, plv, clv])
else:
            row.extend(['', '', '', ''])
    rows.append(row)

最后生成列名，格式为 “主分类1, 子分类1, 主分类等级1, 子分类等级1, 主分类2, …”：

columns = []
for i in range(1, max_depth + 1):
    columns += [f'主分类{i}', f'子分类{i}', f'主分类等级{i}', f'子分类等级{i}']

df_flat = pd.DataFrame(rows, columns=columns)

5. 输出结果

将平铺后的 DataFrame 保存为新的 Excel 文件，并打印前几行以供预览。

output_file = 'flattened_classification.xlsx'
df_flat.to_excel(output_file, index=False)
print(f"平铺结果已保存至 {output_file}")
print("\n预览前5行：")
print(df_flat.head(5).to_string(index=False))

运行后会生成 flattened_classification.xlsx，内容完全符合预期。

四、运行结果展示

基于文章开头的示例数据，输出表格的前 5 行大致如下（列名省略）：

可以看到，叶子“日产”和“丰田”没有第三级，所以对应的第 3 组列全部为空。树形结构被完整、整齐地展开为二维表格。

本文展示了一种纯 Python 解决方案，将父子关系表转换为全路径宽表。核心思想是通过 DFS 提取所有根到叶子的完整路径，再利用最大深度进行对齐平铺。该方法具有以下优点：

• 无需递归限制：Python 默认递归深度足够应对常见层级（通常数百层以内），若层级极深可以改用迭代栈。
• 列数自动适配：根据实际数据的最大深度动态生成列，不会冗余也不会缺失。
• 灵活可调：只需修改四元组的内容和列名生成逻辑，就可以适应不同字段的层级数据。

希望这篇文章能帮助你理解树形数据的平铺技巧，并在遇到类似场景时快速套用。完整代码已包含在文中，欢迎直接取用并根据自己的数据结构调整列名与层级字段。

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