Добрый день, подскажите, какие методы лучше подойдут для решения задачи: есть df в котором содержатся id и parent_id. Нужно разметить каждую строку самым старшим parent_id.
На скрине для L 0,1,2,3 -  не существует parent_id, оставляем NaN
Для L 4, 5 - старшим parent_id будет 1, так как 1 не имеет родителя, а значит является старшим parent_id
Для L 6, 7 - старшим parent_id будет 1, так как в поле parent_id они имеют 4, а для id 4 в parent_id указано значение 1
Для L 8, 9 - так же логика, но на один шаг больше(Идем в id 6, смотрим parent_id, идем в id 4 смотрим parent_id)
на втором скрине ожидаемый результат. Цель вопроса узнать какими методами лучше решить задачу, пока придумал только рекурсивно пробежаться по каждой строке

ахах, а я уже текстом df пытался отразить

спс

Я бы делал несколькими проходами или мапом по функции, пока первый вариант больше векторизуется, а второй вариант меньшую о сложность имеет

О, а ещё можно граф составить, и по нему уже работать, если часто надо будет инсерты делать

часто, попробую графы, спс. С использованием networkx, верно? нагуглил

Да можно и словарём, но это если данные часто меняются

исходный df гораздо больше, около 20к строк, добавляется  по 2-3 строки в день, их нужно сразу помечать старшим id

По моему вы собираете справочник по парент-чайлд. Записей много таких будет ?

Правильная постановка задачи - половина решения 😂

20к строк, 3к уникальных parent_id

😂 ну вы поняли .)

Хотел попробовать rl на pytorch
Пол часа уже решаю зависимости 🤷‍♂️
то module 'torch.jit' has no attribute '_script_if_tracing'
то cannot import name '_lazy_import'
Он вообще еще поддерживается? 😅

А вот tf сразу взлетел. Всегда так 🐒

Парни, такой вопрос. Пишу курсовой проект и формирую постановку задачи.
Корректно ли будет записано следующее предложение:

"Спроектировать архитектуру sequence-to-sequence RNN Encoder-Decoder  нейронной сети с двумя LSTM скрытыми слоями на основе средств, предоставляемых библиотекой TensorFlow."

Как звучит тема курсовой? Какая задача решается? Как по мне, указывать точные параметры сети (про два слоя) в постановке задаче неправильно. Из-за этого не будет иметь смысла как-то оценивать результаты сети, так как любые доработки архитектуры разбиваются о то, что архитектура задана изначально.

архитектура - инструмент а не цель, да

Чем отличается AI  от machine learning? Кратко