我有一个数据框如下。
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) })
我想将其转换为定向 networkx 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)
但是我想得到
[('d', 'a', {'weight': 6}),
('c', 'd', {'weight': 5}),
('a', 'c', {'weight': 3}),
('b', 'a', {'weight': 4}),
('a', 'b', {'weight': 2}),
('a', 'b', {'weight': 4})]
我在这个 manual 中没有找到定向图和多重图的参数.
我可以将 df
保存为 txt 并使用 nx.read_edgelist()
但它不方便
最佳答案
如果你想要一个有向多图,你可以这样做:
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))
输出
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})]
关于python - 将 pandas 数据框转换为定向 networkx 多图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53834084/