我必须建立一个数据框架元素之间的依赖关系矩阵。列“ s”中的每个元素都有一个不同节点（从1到70）和对应时间（列“ t”）的列表。任务是找到所有节点之间的所有依赖关系，并将时间值的总和放入表中。
例如：节点sa1与以下节点具有连接：sa2，sa3（0行），sa3（1行），sa5，sa9（3行）
对于节点sa2，sa5，sa9，可以使用直接来自列“ t”的值，因为它们仅出现一次。节点3分两行显示，因此我们将“ t”值相加。
我尝试使用许多for循环来解决它，并且我遇到了计时问题，需要处理大约50分钟的数据，因此需要一些提示，说明如何准备数据进行分析。
正如我刚刚注意到的那样，仅需要计算主对角线上方的元素，主对角线将为NaN，而主对角线以下的元素将被镜像。
这就是我的输入示例的样子
s t
0 sa1,sa2,sa3 10
1 sa1,sa3 20
2 sa1,sa5,sa9 123
这是生成上面显示的表的代码
sas = pd.Series(['sa1,sa2,sa3', 'sa1,sa3', 'sa1,sa5,sa9'], name='s')
times = pd.Series([10, 20, 123], name='t')
df = pd.concat([sas, times], axis=1)
我希望得到下表
sa1 sa2 sa3 sa4 sa5 ... sa9
sa1 - 10 30 123 123
sa2 10 -
sa3 30 -
sa4 -
sa5 123 -
... -
sa9 123 -