更新:
所写的问题与 Networkx 版本 < 2.0 相关。 from_pandas_dataframe
方法 has been dropped .
要在 Networkx >= 2.0 中完成相同的任务,请参阅已接受答案的更新。
尝试创建 MultiGraph()
使用 networkx 的 from_pandas_dataframe
来自 pandas DataFrame 的实例.我在下面的示例中做错了什么?
In [1]: import pandas as pd
import networkx as nx
df = pd.DataFrame([['geneA', 'geneB', 0.05, 'method1'],
['geneA', 'geneC', 0.45, 'method1'],
['geneA', 'geneD', 0.35, 'method1'],
['geneA', 'geneB', 0.45, 'method2']],
columns = ['gene1','gene2','conf','type'])
首先尝试使用默认的 nx.Graph():
In [2]: G= nx.from_pandas_dataframe(df, 'gene1', 'gene2', edge_attr=['conf','type'],
create_using=nx.Graph())
作为非 MultiGraph(),我遗漏了一条重复边:
In [3]: G.edges(data=True)
Out[3]: [('geneA', 'geneB', {'conf': 0.45, 'type': 'method2'}),
('geneA', 'geneC', {'conf': 0.45, 'type': 'method1'}),
('geneA', 'geneD', {'conf': 0.35, 'type': 'method1'})]
使用 MultiGraph()
:
In [4]: MG= nx.from_pandas_dataframe(df, 'gene1', 'gene2', edge_attr=['conf','type'],
create_using=nx.MultiGraph())
这个:
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-49-d2c7b8312ea7> in <module>()
----> 1 MG= nx.from_pandas_dataframe(df, 'gene1', 'gene2', ['conf','type'], create_using=nx.MultiGraph())
/usr/lib/python2.7/site-packages/networkx-1.10-py2.7.egg/networkx/convert_matrix.pyc in from_pandas_dataframe(df, source, target, edge_attr, create_using)
209 # Iteration on values returns the rows as Numpy arrays
210 for row in df.values:
--> 211 g.add_edge(row[src_i], row[tar_i], {i:row[j] for i, j in edge_i})
212
213 # If no column names are given, then just return the edges.
/usr/lib/python2.7/site-packages/networkx-1.10-py2.7.egg/networkx/classes/multigraph.pyc in add_edge(self, u, v, key, attr_dict, **attr)
340 datadict.update(attr_dict)
341 keydict = self.edge_key_dict_factory()
--> 342 keydict[key] = datadict
343 self.adj[u][v] = keydict
344 self.adj[v][u] = keydict
TypeError: unhashable type: 'dict'
问题
如何从 pandas 数据帧实例化 MultiGraph()
?
最佳答案
Networkx < 2.0:
这是一个错误,我在 GitHub 上打开了一个问题,一旦我提出了建议 edit :
它将 convert_matrix.py
的第 211 行更改为:
g.add_edge(row[src_i], row[tar_i], attr_dict={i:row[j] for i, j in edge_i})
该更改的结果:(已合并)
MG= nx.from_pandas_dataframe(df, 'gene1', 'gene2', edge_attr=['conf','type'],
create_using=nx.MultiGraph())
MG.edges(data=True)
[('geneA', 'geneB', {'conf': 0.05, 'type': 'method1'}),
('geneA', 'geneB', {'conf': 0.45, 'type': 'method2'}),
('geneA', 'geneC', {'conf': 0.45, 'type': 'method1'}),
('geneA', 'geneD', {'conf': 0.35, 'type': 'method1'})]
Networkx >= 2.0:
在具有这种格式(边缘列表)的 DataFrame 中,使用 from_pandas_edgelist
MG= nx.from_pandas_edgelist(df, 'gene1', 'gene2', edge_attr=['conf','type'],
create_using=nx.MultiGraph())
MG.edges(data=True)
MultiEdgeDataView([('geneA', 'geneB', {'conf': 0.05, 'type': 'method1'}),
('geneA', 'geneB', {'conf': 0.45, 'type': 'method2'}),
('geneA', 'geneC', {'conf': 0.45, 'type': 'method1'}),
('geneA', 'geneD', {'conf': 0.35, 'type': 'method1'})])
关于python - Networkx Multigraph from_pandas_dataframe,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35210724/