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将熊猫数据帧转换为定向网络多图

networkx graph pandas python

Edward · 技术社区 · 7 年前

我有一个数据框架,如下所示。

import pandas as pd
import networkx as nx

df = pd.DataFrame({'source': ('a','a','a', 'b', 'c', 'd'),'target': ('b','b','c', 'a', 'd', 'a'), 'weight': (1,2,3,4,5,6) })

我想把它转换成定向网络多重图。我愿意

G=nx.from_pandas_dataframe(df, 'source', 'target', ['weight'])

&得到

G.edges(data = True)
[('d', 'a', {'weight': 6}),
 ('d', 'c', {'weight': 5}),
 ('c', 'a', {'weight': 3}),
 ('a', 'b', {'weight': 4})]
G.is_directed(), G.is_multigraph()
(False, False)

但我想得到

[('d', 'a', {'weight': 6}),
 ('c', 'd', {'weight': 5}),
 ('a', 'c', {'weight': 3}),
 ('b', 'a', {'weight': 4}),
('a', 'b', {'weight': 2}),
('a', 'b', {'weight': 4})]

我在此中找不到定向多图表的参数 manual . 我可以拯救 df 作为TXT和使用 nx.read_edgelist() 但不方便

2 回复 | 直到 7 年前

Dani Mesejo 7 年前

如需定向多图表,可以执行以下操作:

import pandas as pd
import networkx as nx

df = pd.DataFrame(
    {'source': ('a', 'a', 'a', 'b', 'c', 'd'),
     'target': ('b', 'b', 'c', 'a', 'd', 'a'),
     'weight': (1, 2, 3, 4, 5, 6)})


M = nx.from_pandas_edgelist(df, 'source', 'target', ['weight'], create_using=nx.MultiDiGraph())
print(M.is_directed(), M.is_multigraph())

print(M.edges(data=True))

产量

True True
[('a', 'c', {'weight': 3}), ('a', 'b', {'weight': 1}), ('a', 'b', {'weight': 2}), ('c', 'd', {'weight': 5}), ('b', 'a', {'weight': 4}), ('d', 'a', {'weight': 6})]

Unni Summer_More_More_Tea 7 年前

使用 create_using 参数:

create_using (networkx图)使用指定的图作为结果。默认值为 Graph()

G=nx.from_pandas_dataframe(df, 'source', 'target', ['weight'], create_using=nx.DiGraph())

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