如何将两列pandas DataFrame转换为多级分层的多列结构？

pandas本身没有针对这种上下游从属关系转多级层级表的内置专门方法，但你完全不需要自己手写递归实现，两种更简便的实现方案如下：

方案1：借助networkx实现（适配灵活场景） #

适合层级不固定、结构复杂的从属关系，代码逻辑极简：

• 核心思路是把两列的从属关系转为有向图，直接调用图计算库的路径查询能力获取全链路层级

import pandas as pd
import networkx as nx

# 替换为你自己的DataFrame即可
df = pd.DataFrame({
    'From': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
    'To': ['B', 'C', 'D', 'E', 'F']
})

# 1. 构建有向图
G = nx.from_pandas_edgelist(df, source='From', target='To', create_using=nx.DiGraph)
# 2. 找到所有最高层级的根节点（入度为0，没有上游节点）
roots = [n for n, d in G.in_degree() if d == 0]

all_paths = []
for root in roots:
    # 3. 遍历所有根到叶子的路径，cutoff=3表示最多取4个节点的路径，刚好对应Level_1到Level_4
    for path in nx.all_simple_paths(G, source=root, target=lambda x: G.out_degree(x) == 0, cutoff=3):
        all_paths.append(path)

# 4. 转成要求的层级表结构
level_df = pd.DataFrame(all_paths, columns=[f'Level_{i+1}' for i in range(4)])

方案2：纯pandas迭代实现（无第三方依赖） #

适合层级固定的场景，你需要4级层级表只需要迭代3次即可：

# 1. 初始化第一级节点（根节点）
level_df = pd.DataFrame({'Level_1': df.loc[~df['From'].isin(df['To']), 'From'].unique()})

# 2. 迭代合并3次，依次生成Level_2到Level_4
for i in range(3):
    current_level = f'Level_{i+1}'
    next_level = f'Level_{i+2}'
    level_df = level_df.merge(df, left_on=current_level, right_on='From', how='left')\
                      .rename(columns={'To': next_level})\
                      .drop(columns=['From'])

# 3. 去重得到最终结果
level_df = level_df.drop_duplicates().reset_index(drop=True)

注意：两种方法都默认你的从属关系是无循环的有向结构，如果数据存在循环依赖，需要先做数据清洗过滤循环链路，避免遍历出错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者seb5ferrari