将pandas数据框转换为networkx图

Question

我有一个如下所示的数据框：

    X  Y
0   1  1
1   1  2
2   2  1
3   2  3
4   3  3

我想在Networkx中创建一个无向图，其中数据框的每一行对应于图中的一个节点（每个节点的名称应为数据框的索引值），如果两个节点共享相同的X或Y值，则在它们之间绘制一个边缘。如何实现这一操作？

- Rushabh Mehta

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你想如何为这些节点标记？ - Scott Boston

你的意思是每一行代表一条边，对吗？ - yatu

G = nx.from_pandas_edgelist(df, 'X', 'Y') 然后只需绘制即可。 - BENY

或者 nx.Graph().add_edges_from(df.values) - yatu

@yatu 运行正常 - Mohammad Heydari

Answer 1

您可以使用itertools.combinations，通过定义所有节点对来定义您的边，这些节点对在'X'和'Y'上具有相同的值。

import itertools.combinations as comb

edges = set()
for col in df:
    for _, data in df.groupby(col):
        edges.update(comb(data.index, 2))

G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(df.index)
G.add_edges_from(edges)

- busybear

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太棒了！这也非常快速！ - Rushabh Mehta

Answer 2

如果我理解得正确:

您的索引是节点的标签。因此，我们需要对数据框进行一些重塑，以创建边缘列表数据框：

d1 = df.reset_index().set_index(['X',df.groupby('X').cumcount()]).unstack()['index']
d2 = df.reset_index().set_index(['Y',df.groupby('Y').cumcount()]).unstack()['index']
d3 = pd.concat([d1,d2]).set_axis(['source','target'], inplace=False, axis=1).dropna().astype(int)

G = nx.from_pandas_edgelist(d3, source='source', target='target')
nx.draw_networkx(G)

输出：

- Scott Boston

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太棒了！这真是太酷了。我尝试使用reset_index，但是无法弄清楚它的用法。 - Rushabh Mehta