从pandas数据帧高效地创建边缘列表

可以通过以下步骤实现：

1. 首先，我们需要导入pandas库并读取数据帧。可以使用pandas的read_csv()函数从CSV文件中读取数据，或者使用其他适合的函数根据数据源的类型读取数据。
2. 接下来，我们可以使用pandas的groupby()函数将数据帧按照边缘的列进行分组。边缘列表是指将数据帧中的某一列作为边缘，将其他列作为该边缘的邻居。
3. 然后，我们可以使用pandas的apply()函数对每个分组应用一个自定义函数，该函数将邻居列的值转换为边缘列表。在自定义函数中，我们可以使用pandas的unique()函数获取邻居列的唯一值，并将其转换为列表。
4. 最后，我们可以将边缘列表保存到一个新的数据帧中，以便进一步处理或分析。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照边缘列进行分组
grouped = df.groupby('edge_column')

# 自定义函数，将邻居列的值转换为边缘列表
def create_edge_list(group):
    neighbors = group['neighbor_column'].unique().tolist()
    return neighbors

# 对每个分组应用自定义函数
edge_list = grouped.apply(create_edge_list)

# 创建新的数据帧保存边缘列表
edge_df = pd.DataFrame(edge_list, columns=['edge_list'])

# 打印结果
print(edge_df)

在这个示例中，我们假设数据帧中有两列，分别是边缘列和邻居列。我们首先按照边缘列进行分组，然后对每个分组应用自定义函数create_edge_list()，将邻居列的值转换为边缘列表。最后，我们将边缘列表保存到一个新的数据帧edge_df中，并打印结果。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能因数据的结构和需求而有所不同。在实际应用中，您可能需要根据具体情况进行适当的调整和优化。