我有一个包含个人及其居住地址的大型数据集。我想根据共享地址创建一个组 ID（工作理念：共享相同地址的人可以被视为同一个家庭/家庭的一部分）。从那个家庭 ID，我的 PI 想要调查由于生活成本增加/减少而导致的家庭/家庭迁移超时。

然而，困难在于数据集/分析是纵向的。所以我们有这个跨越多个连续时间段的数据集。我们想为每个人附加一个家庭 ID，他们可以在数据中的任何位置与之关联。这有几个问题。

• 人们搬进/搬出家庭。
• 人们与其他人建立自己的家庭
• 该数据集不跟踪 18 岁以下的人，因此当他们成年时，他们会在他们年满 18 岁的数据期间弹出
• ETC

PI 对家庭的定义很灵活，到目前为止我们已经提出了一些想法。

• 锚定家庭：在研究开始时创建具有链接地址的家庭 ID，并让这些个人与此起始 ID 相关联。问题：个人与家庭断绝/分裂导致

• Captain/HeadofHouse：在数据开始时跟踪家庭中的一个人，并根据分配给他们的队长 ID 对进入其家庭的人进行分组。问题：很难区分谁被任命为队长。

• 多个ID：在每个数据周期分配ID，然后创建关联图。迄今为止最好的想法，但可能会使分析更加困难。

• 织带：使用组件连接在时间段内连接每个人。消除了弱连接（1-2 个关联或更少）。例如，我将与我的室友拥有的每个室友联系在一起。问题：超级混乱（尽管尝试和实施可能很有趣）

因此，我正在寻找有关如何处理纵向分组问题的资源或建议。到目前为止，我已经研究了连通分量、关联组和图论。请，如果您有任何建议，我将不胜感激。我正在使用 Python，所以任何库建议也将不胜感激。

请让我知道是否需要进一步解释，或者是否有其他有用的信息。