考虑这个简单的例子
#python bros
pd.DataFrame({'id' : [1,1,2,3],
'time_in' : [0,30,1,5],
'time_out' : [2,35,3,6]})
Out[66]:
id time_in time_out
0 1 0 2
1 1 30 35
2 2 1 3
3 3 5 6
#R bros
dplyr::data_frame(id = c(1,1,2,3),
time_in = c(0,30,1,5),
time_out = c(2,35,3,6))
这里的解释非常简单。
个人1
在时间0
和时间2
之间停留在给定地点。个体2
在时间1
和时间3
之间停留在那里。因此,个体 2
遇到了个体 1
并在我的网络中与其连接。
也就是说,我的网络的节点是id
,如果两个节点的[time_in, time_out]
间隔重叠,则两个节点之间存在一条边。
有没有一种有效的方法可以从输入数据中生成邻接矩阵
或边缘列表
,以便我可以在网络包(例如)中使用它>networkx
?我的真实数据集比这大得多。
谢谢!
最佳答案
我认为这是制作邻接矩阵的可能解决方案。这个想法是对每个时隙进行相互比较,然后通过顶点组减少比较。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id' : [1, 1, 2, 3],
'time_in' : [0, 30, 1, 5],
'time_out' : [2, 35, 3, 6]})
# Sort so equal ids are together
df.sort_values('id', inplace=True)
# Get data arrays
ids = df.id.values
t_in = df.time_in.values
t_out = df.time_out.values
# Graph vertices
vertices = np.unique(ids)
# Find time slot overlaps
overlaps = (t_in[:, np.newaxis] <= t_out) & (t_out[:, np.newaxis] >= t_in)
# Find vertex group slices
reduce_idx = np.concatenate([[0], np.where(np.diff(ids) != 0)[0] + 1])
# Reduce by vertex groups to make adjacency matrix
connect = np.logical_or.reduceat(overlaps, reduce_idx, axis=1)
connect = np.logical_or.reduceat(connect, reduce_idx, axis=0)
# Clear diagonal if you want to remove self-connection
i = np.arange(len(vertices))
connect[i, i] = False
# Adjacency matrix as data frame
graph_df = pd.DataFrame(connect, index=vertices, columns=vertices)
print(graph_df)
输出:
1 2 3
1 False True False
2 True False False
3 False False False
关于python - 如何创建时间重叠的邻接矩阵?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53176865/