CSV列を階層関係に変換する方法はありますか?


27

分類レベルが列になっている700万の生物多様性レコードのcsvがあります。例えば:

RecordID,kingdom,phylum,class,order,family,genus,species
1,Animalia,Chordata,Mammalia,Primates,Hominidae,Homo,Homo sapiens
2,Animalia,Chordata,Mammalia,Carnivora,Canidae,Canis,Canis
3,Plantae,nan,Magnoliopsida,Brassicales,Brassicaceae,Arabidopsis,Arabidopsis thaliana
4,Plantae,nan,Magnoliopsida,Fabales,Fabaceae,Phaseoulus,Phaseolus vulgaris

D3でビジュアライゼーションを作成したいのですが、データ形式はネットワークである必要があり、列の異なる値はそれぞれ、特定の値の前の列の子です。私はcsvからこのようなものに行く必要があります:

{
  name: 'Animalia',
  children: [{
    name: 'Chordata',
    children: [{
      name: 'Mammalia',
      children: [{
        name: 'Primates',
        children: 'Hominidae'
      }, {
        name: 'Carnivora',
        children: 'Canidae'
      }]
    }]
  }]
}

1000のforループを使用せずにこれを行う方法については、思いつきませんでした。誰かがこのネットワークをpythonまたはjavascriptで作成する方法について提案がありますか?


あなたの質問とは関係ありませんが、私が答えを書いた直後にnan、マグノリオプシダを含む門に気づきました。あれはnan何?Phylumは、Anthophyta、またはMagnolia(それは古いPhylum Angiospermaeです)です。
Gerardo Furtado

回答:


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必要なネストされたオブジェクトを正確に作成するには、純粋なJavaScriptとという名前のD3メソッドを組み合わせて使用​​しますd3.stratify。ただし、700万行(以下のポストスクリプトを参照してください)は計算が大量になることに注意してください。

この提案されたソリューションでは、Kingdomを異なるデータ配列に分割する必要がある(たとえば、を使用するArray.prototype.filter)必要があることに言及することは非常に重要です。この制限が発生するのは、ルートノードが必要であり、リンネの分類法では王国間に関係がないためです(「ドメイン」をすべての真核生物のルートとなるトップランクとして作成しない限り、同じになります。古細菌と細菌の問題)。

したがって、このCSV(行をいくつか追加した)が1つの王国のみであるとします。

RecordID,kingdom,phylum,class,order,family,genus,species
1,Animalia,Chordata,Mammalia,Primates,Hominidae,Homo,Homo sapiens
2,Animalia,Chordata,Mammalia,Carnivora,Canidae,Canis,Canis latrans
3,Animalia,Chordata,Mammalia,Cetacea,Delphinidae,Tursiops,Tursiops truncatus
1,Animalia,Chordata,Mammalia,Primates,Hominidae,Pan,Pan paniscus

そのCSVに基づいtableOfRelationshipsて、名前が付けられた配列を作成します。これは、名前が示すように、ランク間の関係を持っています。

const data = d3.csvParse(csv);

const taxonomicRanks = data.columns.filter(d => d !== "RecordID");

const tableOfRelationships = [];

data.forEach(row => {
  taxonomicRanks.forEach((d, i) => {
    if (!tableOfRelationships.find(e => e.name === row[d])) tableOfRelationships.push({
      name: row[d],
      parent: row[taxonomicRanks[i - 1]] || null
    })
  })
});

上記のデータの場合、これは次のtableOfRelationshipsとおりです。

+---------+----------------------+---------------+
| (Index) |         name         |    parent     |
+---------+----------------------+---------------+
|       0 | "Animalia"           | null          |
|       1 | "Chordata"           | "Animalia"    |
|       2 | "Mammalia"           | "Chordata"    |
|       3 | "Primates"           | "Mammalia"    |
|       4 | "Hominidae"          | "Primates"    |
|       5 | "Homo"               | "Hominidae"   |
|       6 | "Homo sapiens"       | "Homo"        |
|       7 | "Carnivora"          | "Mammalia"    |
|       8 | "Canidae"            | "Carnivora"   |
|       9 | "Canis"              | "Canidae"     |
|      10 | "Canis latrans"      | "Canis"       |
|      11 | "Cetacea"            | "Mammalia"    |
|      12 | "Delphinidae"        | "Cetacea"     |
|      13 | "Tursiops"           | "Delphinidae" |
|      14 | "Tursiops truncatus" | "Tursiops"    |
|      15 | "Pan"                | "Hominidae"   |
|      16 | "Pan paniscus"       | "Pan"         |
+---------+----------------------+---------------+

見ていnullの親としてAnimalia、私はあなたが三国志によってあなたのデータセットを分離する必要があることを言った理由です、1つしか指定できますnull全体のテーブルに値を。

最後に、そのテーブルに基づいて、次を使用して階層を作成しますd3.stratify()

const stratify = d3.stratify()
    .id(function(d) { return d.name; })
    .parentId(function(d) { return d.parent; });

const hierarchicalData = stratify(tableOfRelationships);

そして、これがデモです。ブラウザのコンソールを開き(スニペットはこのタスクにはあまり適していませんchildren)、オブジェクトのいくつかのレベル()を調べます。


PS:どのような種類のdatavizを作成するのかはわかりませんが、分類上のランクは避けてください。Linnaeanタクソノミー全体が古くなっているため、ランクはもう使用していません。系統分類学は60年代半ばに開発されたため、分類学的ランクなしで分類群のみを使用します(ここでは進化生物学の教師)。また、100万種を超える種について説明したので、これらの700万行にかなり興味があります。


3
。@ gerardo回答ありがとうございます。7M行のサンプルで機能するか確認します。データベースには、多くの種の繰り返し行が含まれています。つまり、特定の分類学的ランクに対してレコードがいくつあるかを示すことです。アイデアは、マイクボストックのズーム可能なつららツリーに似たものを作成することです。
Andres CamiloZuñigaGonzalez

9

Pythonとpython-benedictライブラリを使用して、必要なことを正確に実行するのは簡単です(Githubのオープンソースです:

取り付け pip install python-benedict

from benedict import benedict as bdict

# data source can be a filepath or an url
data_source = """
RecordID,kingdom,phylum,class,order,family,genus,species
1,Animalia,Chordata,Mammalia,Primates,Hominidae,Homo,Homo sapiens
2,Animalia,Chordata,Mammalia,Carnivora,Canidae,Canis,Canis
3,Plantae,nan,Magnoliopsida,Brassicales,Brassicaceae,Arabidopsis,Arabidopsis thaliana
4,Plantae,nan,Magnoliopsida,Fabales,Fabaceae,Phaseoulus,Phaseolus vulgaris
"""
data_input = bdict.from_csv(data_source)
data_output = bdict()

ancestors_hierarchy = ['kingdom', 'phylum', 'class', 'order', 'family', 'genus', 'species']
for value in data_input['values']:
    data_output['.'.join([value[ancestor] for ancestor in ancestors_hierarchy])] = bdict()

print(data_output.dump())
# if this output is ok for your needs, you don't need the following code

keypaths = sorted(data_output.keypaths(), key=lambda item: len(item.split('.')), reverse=True)

data_output['children'] = []
def transform_data(d, key, value):
    if isinstance(value, dict):
        value.update({ 'name':key, 'children':[] })
data_output.traverse(transform_data)

for keypath in keypaths:
    target_keypath = '.'.join(keypath.split('.')[:-1] + ['children'])
    data_output[target_keypath].append(data_output.pop(keypath))

print(data_output.dump())

最初の印刷出力は次のようになります。

{
    "Animalia": {
        "Chordata": {
            "Mammalia": {
                "Carnivora": {
                    "Canidae": {
                        "Canis": {
                            "Canis": {}
                        }
                    }
                },
                "Primates": {
                    "Hominidae": {
                        "Homo": {
                            "Homo sapiens": {}
                        }
                    }
                }
            }
        }
    },
    "Plantae": {
        "nan": {
            "Magnoliopsida": {
                "Brassicales": {
                    "Brassicaceae": {
                        "Arabidopsis": {
                            "Arabidopsis thaliana": {}
                        }
                    }
                },
                "Fabales": {
                    "Fabaceae": {
                        "Phaseoulus": {
                            "Phaseolus vulgaris": {}
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

2番目の出力は次のようになります。

{
    "children": [
        {
            "name": "Animalia",
            "children": [
                {
                    "name": "Chordata",
                    "children": [
                        {
                            "name": "Mammalia",
                            "children": [
                                {
                                    "name": "Carnivora",
                                    "children": [
                                        {
                                            "name": "Canidae",
                                            "children": [
                                                {
                                                    "name": "Canis",
                                                    "children": [
                                                        {
                                                            "name": "Canis",
                                                            "children": []
                                                        }
                                                    ]
                                                }
                                            ]
                                        }
                                    ]
                                },
                                {
                                    "name": "Primates",
                                    "children": [
                                        {
                                            "name": "Hominidae",
                                            "children": [
                                                {
                                                    "name": "Homo",
                                                    "children": [
                                                        {
                                                            "name": "Homo sapiens",
                                                            "children": []
                                                        }
                                                    ]
                                                }
                                            ]
                                        }
                                    ]
                                }
                            ]
                        }
                    ]
                }
            ]
        },
        {
            "name": "Plantae",
            "children": [
                {
                    "name": "nan",
                    "children": [
                        {
                            "name": "Magnoliopsida",
                            "children": [
                                {
                                    "name": "Brassicales",
                                    "children": [
                                        {
                                            "name": "Brassicaceae",
                                            "children": [
                                                {
                                                    "name": "Arabidopsis",
                                                    "children": [
                                                        {
                                                            "name": "Arabidopsis thaliana",
                                                            "children": []
                                                        }
                                                    ]
                                                }
                                            ]
                                        }
                                    ]
                                },
                                {
                                    "name": "Fabales",
                                    "children": [
                                        {
                                            "name": "Fabaceae",
                                            "children": [
                                                {
                                                    "name": "Phaseoulus",
                                                    "children": [
                                                        {
                                                            "name": "Phaseolus vulgaris",
                                                            "children": []
                                                        }
                                                    ]
                                                }
                                            ]
                                        }
                                    ]
                                }
                            ]
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}

5

var log = console.log;
var data = `
1,Animalia,Chordata,Mammalia,Primates,Hominidae,Homo,Homo sapiens
2,Animalia,Chordata,Mammalia,Carnivora,Canidae,Canis,Canis
3,Plantae,nan,Magnoliopsida,Brassicales,Brassicaceae,Arabidopsis,Arabidopsis thaliana
4,Plantae,nan,Magnoliopsida,Fabales,Fabaceae,Phaseoulus,Phaseolus vulgaris`;
//make array of rows with array of values
data = data.split("\n").map(v=>v.split(","));
//init tree
var tree = {};
data.forEach(row=>{
    //set current = root of tree for every row
    var cur = tree; 
    var id = false;
    row.forEach((value,i)=>{
        if (i == 0) {
            //set id and skip value
            id = value;
            return;
        }
        //If branch not exists create. 
        //If last value - write id
        if (!cur[value]) cur[value] = (i == row.length - 1) ? id : {};
        //Move link down on hierarhy
        cur = cur[value];
    });
}); 
log("Tree:");
log(JSON.stringify(tree, null, "  "));

//Now you have hierarhy in tree and can do anything with it.
var toStruct = function(obj) {
    let ret = [];
    for (let key in obj) {
        let child = obj[key];
        let rec = {};
        rec.name = key;
        if (typeof child == "object") rec.children = toStruct(child);
        ret.push(rec);
    }
    return ret;
}
var struct = toStruct(tree);
console.log("Struct:");
console.log(struct);


5

これは簡単に思えるので、おそらく私はあなたの問題を理解していません。

必要なデータ構造は、辞書、キー/値のペアのネストされたセットです。最上位の王国の辞書には、王国の値がそれぞれの王国に対応するキーがあります。門の辞書(1つの王国用)には、門の名前ごとにキーがあり、各キーには、クラス辞書である値などがあります。

コーディングを簡単にするために、属辞書には各種のキーがありますが、種の値は空の辞書になります。

これはあなたが望むものでなければなりません。奇妙なライブラリは必要ありません。

import csv

def read_data(filename):
    tree = {}
    with open(filename) as f:
        f.readline()  # skip the column headers line of the file
        for animal_cols in csv.reader(f):
            spot = tree
            for name in animal_cols[1:]:  # each name, skipping the record number
                if name in spot:  # The parent is already in the tree
                    spot = spot[name]  
                else:
                    spot[name] = {}  # creates a new entry in the tree
                    spot = spot[name]
    return tree

それをテストするために、私はあなたのデータをpprint標準ライブラリから使用しました。

from pprint import pprint
pprint(read_data('data.txt'))

取得

{'Animalia': {'Chordata': {'Mammalia': {'Carnivora': {'Canidae': {'Canis': {'Canis': {}}}},
                                        'Primates': {'Hominidae': {'Homo': {'Homo sapiens': {}}}}}}},
 'Plantae': {'nan': {'Magnoliopsida': {'Brassicales': {'Brassicaceae': {'Arabidopsis': {'Arabidopsis thaliana': {}}}},
                                       'Fabales': {'Fabaceae': {'Phaseoulus': {'Phaseolus vulgaris': {}}}}}}}}

もう一度質問を読んで、ペアの大きなテーブルが必要になる場合があります(「より一般的なグループからのリンク」、「より具体的なグループへのリンク」)。つまり、「Animalia」は「Animalia:Chordata」にリンクし、「Animalia:Chordata」は「Animalia:Chordata:Mammalia」などにリンクします。残念ながら、データの「nan」は、各リンクにフルネームが必要であることを意味します。親、子)ペアはあなたが望むものです、このようにツリーを歩いてください:

def walk_children(tree, parent=''):
    for child in tree.keys():
        full_name = parent + ':' + child
        yield (parent, full_name)
        yield from walk_children(tree[child], full_name)

tree = read_data('data.txt')
for (parent, child) in walk_children(tree):
    print(f'parent="{parent}" child="{child}"')

与える:

parent="" child=":Animalia"
parent=":Animalia" child=":Animalia:Chordata"
parent=":Animalia:Chordata" child=":Animalia:Chordata:Mammalia"
parent=":Animalia:Chordata:Mammalia" child=":Animalia:Chordata:Mammalia:Primates"
parent=":Animalia:Chordata:Mammalia:Primates" child=":Animalia:Chordata:Mammalia:Primates:Hominidae"
parent=":Animalia:Chordata:Mammalia:Primates:Hominidae" child=":Animalia:Chordata:Mammalia:Primates:Hominidae:Homo"
parent=":Animalia:Chordata:Mammalia:Primates:Hominidae:Homo" child=":Animalia:Chordata:Mammalia:Primates:Hominidae:Homo:Homo sapiens"
parent=":Animalia:Chordata:Mammalia" child=":Animalia:Chordata:Mammalia:Carnivora"
parent=":Animalia:Chordata:Mammalia:Carnivora" child=":Animalia:Chordata:Mammalia:Carnivora:Canidae"
parent=":Animalia:Chordata:Mammalia:Carnivora:Canidae" child=":Animalia:Chordata:Mammalia:Carnivora:Canidae:Canis"
parent=":Animalia:Chordata:Mammalia:Carnivora:Canidae:Canis" child=":Animalia:Chordata:Mammalia:Carnivora:Canidae:Canis:Canis"
parent="" child=":Plantae"
parent=":Plantae" child=":Plantae:nan"
parent=":Plantae:nan" child=":Plantae:nan:Magnoliopsida"
parent=":Plantae:nan:Magnoliopsida" child=":Plantae:nan:Magnoliopsida:Brassicales"
parent=":Plantae:nan:Magnoliopsida:Brassicales" child=":Plantae:nan:Magnoliopsida:Brassicales:Brassicaceae"
parent=":Plantae:nan:Magnoliopsida:Brassicales:Brassicaceae" child=":Plantae:nan:Magnoliopsida:Brassicales:Brassicaceae:Arabidopsis"
parent=":Plantae:nan:Magnoliopsida:Brassicales:Brassicaceae:Arabidopsis" child=":Plantae:nan:Magnoliopsida:Brassicales:Brassicaceae:Arabidopsis:Arabidopsis thaliana"
parent=":Plantae:nan:Magnoliopsida" child=":Plantae:nan:Magnoliopsida:Fabales"
parent=":Plantae:nan:Magnoliopsida:Fabales" child=":Plantae:nan:Magnoliopsida:Fabales:Fabaceae"
parent=":Plantae:nan:Magnoliopsida:Fabales:Fabaceae" child=":Plantae:nan:Magnoliopsida:Fabales:Fabaceae:Phaseoulus"
parent=":Plantae:nan:Magnoliopsida:Fabales:Fabaceae:Phaseoulus" child=":Plantae:nan:Magnoliopsida:Fabales:Fabaceae:Phaseoulus:Phaseolus vulgaris"

これは、ネストされたとのdictを返さないnamechildren、問題の要求通り。
Fabio Caccamo、

いいえ、ありません。要求されたのは「このようなもの」でした。私はそれをアイデアのデータ構造を見つけようとしていると考えています。木を歩くだけでカスタム構造を構築できます。これは4行の演習です。
Charles Merriam

3

Pythonでは、ツリーをエンコードする1つの方法はを使用することdictです。キーはノードを表し、関連付けられた値はノードの親です。

{'Homo sapiens': 'Homo',
 'Canis': 'Canidae',
 'Arabidopsis thaliana': 'Arabidopsis',
 'Phaseolus vulgaris': 'Phaseoulus',
 'Homo': 'Hominidae',
 'Arabidopsis': 'Brassicaceae',
 'Phaseoulus': 'Fabaceae',
 'Hominidae': 'Primates',
 'Canidae': 'Carnivora',
 'Brassicaceae': 'Brassicales',
 'Fabaceae': 'Fabales',
 'Primates': 'Mammalia',
 'Carnivora': 'Mammalia',
 'Brassicales': 'Magnoliopsida',
 'Fabales': 'Magnoliopsida',
 'Mammalia': 'Chordata',
 'Magnoliopsida': 'nan',
 'Chordata': 'Animalia',
 'nan': 'Plantae',
 'Animalia': None,
 'Plantae': None}

これの利点は、dicts重複したキーを持つことができないため、ノードが一意であることを保証することです。

代わりに、より一般的な有向グラフをエンコードする場合(つまり、ノードに複数の親を含めることができる)、値のリストを使用して、子(または親)を表すことができます。

{'Homo': ['Homo sapiens', 'ManBearPig'],
'Ursus': ['Ursus arctos', 'ManBearPig'],
'Sus': ['ManBearPig']}

必要に応じて、JSのオブジェクトを使用して同様のことを行い、リストを配列に置き換えます。

上記の最初の辞書を作成するために使用したPythonコードは次のとおりです。

import csv

ROWS = []
# Load file: tbl.csv
with open('tbl.csv', 'r') as in_file:
    csvreader = csv.reader(in_file)

    # Ignore leading row numbers
    ROWS = [row[1:] for row in csvreader]
    # Drop header row
    del ROWS[0]

# Build dict
mytree = {row[i]: row[i-1] for row in ROWS for i in range(len(row)-1, 0, -1)}
# Add top-level nodes
mytree = {**mytree, **{row[0]: None for row in ROWS}}

2

おそらく、データを階層に変換する最も簡単な方法は、D3の組み込みの入れ子演算子を利用することですd3.nest()

ネストにより、配列の要素を階層ツリー構造にグループ化できます。

キー機能を登録nest.key()することで、階層構造を簡単に指定できます。Gerardoが彼の回答で示したように.columns、CSVを解析した後でデータ配列に公開されているプロパティを使用して、これらの主要な関数の生成を自動化できます。コード全体は次の行に要約されます。

const nester = d3.nest();                             // Create a nest operator
const [, ...taxonomicRanks] = data.columns;           // Get rid of the RecordID property
taxonomicRanks.forEach(r => nester.key(d => d[r]));   // Register key functions
const nest = nester.entries(data);                    // Calculate hierarchy

ただし、オブジェクトはの{ key, values }代わりになるため、結果の階層は、質問で要求された構造と正確に似ていないことに注意してください{ name, children }。ちなみに、これはヘラルドの答えにも同様に当てはまります。ただし、子アクセサ関数をd3.hierarchy()指定することで結果が混雑する可能性があるため、これは両方の回答に害を及ぼすことはありません。

d3.hierarchy(nest, d => d.values)   // Second argument is the children accessor

次のデモでは、すべてのパーツをまとめています。

投稿された構造を正確に保持する必要がある場合は、d3.nest()キーと名前と子への値の変換を確認することもできます。


d3.nestそれが続く間楽しみなさい:それはすぐに非難されるでしょう。
Gerardo Furtado

@GerardoFurtadoそれは私自身の最初の考えでした。しかし、私はこの仮定を裏付ける参照を見つけることができませんでした。私はその削除について読んだと思っていましたが、バンドルにまだ含まれていることに驚きました。d3-collectionはアーカイブされていますが、非推奨のメモはありません。この問題について信頼できる情報はありますか?
高積雲

それはv6用です、ここを見てください「d3-collection [削除済み!]」をご覧ください。
Gerardo Furtado

@GerardoFurtadoいいえ、それは私が考えていたリファレンスではありませんでした。それでも、それは悲しいことに私の質問に答えます。
高積雲

1

楽しい挑戦です。このJavaScriptコードを試してください。簡単にするために、Lodashのセットを使用します。

import { set } from 'lodash'

const csvString = `RecordID,kingdom,phylum,class,order,family,genus,species
    1,Animalia,Chordata,Mammalia,Primates,Hominidae,Homo,Homo sapiens
    2,Animalia,Chordata,Mammalia,Carnivora,Canidae,Canis,Canis
    3,Plantae,nan,Magnoliopsida,Brassicales,Brassicaceae,Arabidopsis,Arabidopsis thaliana
    4,Plantae,nan,Magnoliopsida,Fabales,Fabaceae,Phaseoulus,Phaseolus vulgaris`

// First create a quick lookup map
const result = csvString
  .split('\n') // Split for Rows
  .slice(1) // Remove headers
  .reduce((acc, row) => {
    const path = row
      .split(',') // Split for columns
      .filter(item => item !== 'nan') // OPTIONAL: Filter 'nan'
      .slice(1) // Remove record id
    const species = path.pop() // Pull out species (last entry)
    set(acc, path, species)
    return acc
  }, {})

console.log(JSON.stringify(result, null, 2))

// Then convert to the name-children structure by recursively calling this function
const convert = (obj) => {
  // If we're at the end of our chain, end the chain (children is empty)
  if (typeof obj === 'string') {
    return [{
      name: obj,
      children: [],
    }]
  }
  // Else loop through each entry and add them as children
  return Object.entries(obj)
    .reduce((acc, [key, value]) => acc.concat({
      name: key,
      children: convert(value), // Recursive call
    }), [])
}

const result2 = convert(result)

console.log(JSON.stringify(result2, null, 2))

これにより、希望する最終結果(類似)が生成されます。

[
  {
    "name": "Animalia",
    "children": [
      {
        "name": "Chordata",
        "children": [
          {
            "name": "Mammalia",
            "children": [
              {
                "name": "Primates",
                "children": [
                  {
                    "name": "Hominidae",
                    "children": [
                      {
                        "name": "Homo",
                        "children": [
                          {
                            "name": "Homo sapiens",
                            "children": []
                          }
                        ]
                      }
                    ]
                  }
                ]
              },
              {
                "name": "Carnivora",
                "children": [
                  {
                    "name": "Canidae",
                    "children": [
                      {
                        "name": "Canis",
                        "children": [
                          {
                            "name": "Canis",
                            "children": []
                          }
                        ]
                      }
                    ]
                  }
                ]
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  },
  {
    "name": "Plantae",
    "children": [
      {
        "name": "Magnoliopsida",
        "children": [
          {
            "name": "Brassicales",
            "children": [
              {
                "name": "Brassicaceae",
                "children": [
                  {
                    "name": "Arabidopsis",
                    "children": [
                      {
                        "name": "Arabidopsis thaliana",
                        "children": []
                      }
                    ]
                  }
                ]
              }
            ]
          },
          {
            "name": "Fabales",
            "children": [
              {
                "name": "Fabaceae",
                "children": [
                  {
                    "name": "Phaseoulus",
                    "children": [
                      {
                        "name": "Phaseolus vulgaris",
                        "children": []
                      }
                    ]
                  }
                ]
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
]

1

実際、@ Charles Merriamのソリューションは非常にエレガントです。

質問と同じ結果にしたい場合は、次のようにしてください。

from io import StringIO
import csv


CSV_CONTENTS = """RecordID,kingdom,phylum,class,order,family,genus,species
1,Animalia,Chordata,Mammalia,Primates,Hominidae,Homo,Homo sapiens
2,Animalia,Chordata,Mammalia,Carnivora,Canidae,Canis,Canis
3,Plantae,nan,Magnoliopsida,Brassicales,Brassicaceae,Arabidopsis,Arabidopsis thaliana
4,Plantae,nan,Magnoliopsida,Fabales,Fabaceae,Phaseoulus,Phaseolus vulgaris
"""


def recursive(dict_data):
    lst = []
    for key, val in dict_data.items():
        children = recursive(val)
        lst.append(dict(name=key, children=children))
    return lst


def main():
    with StringIO() as io_f:
        io_f.write(CSV_CONTENTS)
        io_f.seek(0)
        io_f.readline()  # skip the column headers line of the file
        result_tree = {}
        for row_data in csv.reader(io_f):
            cur_dict = result_tree  # cursor, back to root
            for item in row_data[1:]:  # each item, skip the record number
                if item not in cur_dict:
                    cur_dict[item] = {}  # create new dict
                    cur_dict = cur_dict[item]
                else:
                    cur_dict = cur_dict[item]

    # change answer format
    result_list = []
    for cur_kingdom_name in result_tree:
        result_list.append(dict(name=cur_kingdom_name, children=recursive(result_tree[cur_kingdom_name])))

    # Optional
    import json
    from os import startfile
    output_file = 'result.json'
    with open(output_file, 'w') as f:
        json.dump(result_list, f)
    startfile(output_file)


if __name__ == '__main__':
    main()

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