使用 pandas 数据帧为 networkx 图分配边权重。

Question

我正在使用Python 3构建一个networkx图形。 我正在使用pandas数据框来提供边缘和节点给图形。 这是我的做法：

test = pd.read_csv("/home/Desktop/test_call1", delimiter = ';')

g_test = nx.from_pandas_edgelist(test, 'number', 'contactNumber', edge_attr='callDuration')

我希望的是，pandas数据框中的“callDuration”列作为networkx图的边权重，并且边的粗细也相应改变。

我还想获得前n个权重最大的边。

- Anand Nautiyal

Answer 1

让我们试试：

import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'number':['123','234','345'],'contactnumber':['234','345','123'],'callduration':[1,2,4]})

df

G = nx.from_pandas_edgelist(df,'number','contactnumber', edge_attr='callduration')
durations = [i['callduration'] for i in dict(G.edges).values()]
labels = [i for i in dict(G.nodes).keys()]
labels = {i:i for i in dict(G.nodes).keys()}

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,5))
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, ax = ax, labels=True)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=durations, ax=ax)
_ = nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels, ax=ax)

输出:

（注：该段文字是对输出结果的描述，图片已被删除）

- Scott Boston

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谢谢Scott。我有多行数据，其中“number”和“contactnumber”列具有相同的值，而“callDuration”列则不同。例如，这些值可能是{'number':['123','123','345'],'contactnumber':['234','234','567'],'callduration':[1,2,4]}。 因此，我想将前两行的通话持续时间相加，以便它们可以表示为图中的单个边缘。请告诉我如何实现这一点。 - Anand Nautiyal

嗨，Scott。我已经在pandas中基于某些属性的相似性添加了行。这个任务已经完成了。但是，我仍然很难找到具有最大权重的边缘。有没有一种方法可以获取“n”个最大加权边缘？ - Anand Nautiyal

嗯，@AnandNautiyal，你可以简单地查询输入数据框的最大通话持续时间。df[df.callduration.max() == df.callduration] - Scott Boston

可以的，Scott。但是我想使用边缘属性来找出最大值，因为我之后会使用图形对象来查找趋势。谢谢。 - Anand Nautiyal

@AnandNautiyal 好的，我认为你在 https://dev59.com/3K7la4cB1Zd3GeqPe47U#52445069 中得到了答案。 - Scott Boston

Answer 2

不要完全同意先前的说法。在计算像PageRank或介数中心性这样考虑每条边权重的不同指标时，如果将您的权重存储为边属性，则不会将其考虑在内。

请使用图形add_edges(source, target, weight, *attrs)

- joseph Assouline