Pandas 中的递归 SQL CTE 查询？

如何优雅地将下面的递归 SQL 查询移植到 Pandas python 代码中？ 不知何故，如果不编写自己的递归函数，我就看不到一种直接的方法？

Python 示例代码：

import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
import pandas.io.data
from pandas import Series, DataFrame

data = {
        'ID': [1,2,3,4,5,6,7,8],
        'Name': ['Keith','Josh','Robin','Raja','Tridip','Arijit','Amit','Dev'],
        'MgrID': [0,1,1,2,0,5,5,6]
    }

df = pd.DataFrame.from_dict(data)
df.set_index('ID', inplace=True, drop=False, append=False)
df.ix[df.query('MgrID >0')['MgrID']]

试图得到这个：

nLevel      ID          Name
================================
1           6            Arijit
2           8               Dev
1           1            Keith
2           2               Josh
2           3               Robin
3           4                 Raja
1           5            Tridip
2           7               Amit

递归 SQL 查询：

;WITH Employee (ID, Name, MgrID) AS 
(
    SELECT 1,      'Keith',      NULL   UNION ALL
    SELECT 2,      'Josh',       1      UNION ALL
    SELECT 3,      'Robin',      1      UNION ALL
    SELECT 4,      'Raja',       2      UNION ALL
    SELECT 5,      'Tridip',     NULL   UNION ALL
    SELECT 6,      'Arijit',     NULL      UNION ALL
    SELECT 7,      'Amit',       5      UNION ALL
    SELECT 8,      'Dev',        6   
)
,Hierarchy AS
(
    --  Anchor
    SELECT   ID
            ,Name
            ,MgrID
            ,nLevel = 1
            ,Family = ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY Name)
    FROM Employee
    WHERE MgrID IS NULL

    UNION ALL
    --  Recursive query
    SELECT   E.ID
            ,E.Name
            ,E.MgrID
            ,H.nLevel+1
            ,Family
    FROM Employee   E
    JOIN Hierarchy  H ON E.MgrID = H.ID
)
SELECT nLevel ,ID,space(nLevel+(CASE WHEN nLevel > 1 THEN nLevel ELSE 0 END))+Name Name FROM Hierarchy ORDER BY Family, nLevel

首先，你需要纠正Python代码中的拼写错误MgrID list: [0,1,1,2,0,0,5,6]

其次，如果这项工作是在 SQL 中递归完成的，为什么你期望 Python/Pandas 可以在不使用递归方法的情况下完成它？这并不难：

def nlevel(id, mgr_dict=df.MgrID, _cache={0:0}):
    if id in _cache:
        return _cache[id]

    return 1+nlevel(mgr_dict[id],mgr_dict)

df['nLevel'] = df.ID.map(nlevel)

print df[['nLevel','ID','Name']]

然后输出（nLevel) 是你所需要的（除了顺序，我从你的 SQL 中无法理解）：

    nLevel  ID    Name
ID                    
1        1   1   Keith
2        2   2    Josh
3        2   3   Robin
4        3   4    Raja
5        1   5  Tridip
6        1   6  Arijit
7        2   7    Amit
8        2   8     Dev

[8 rows x 3 columns]