使用 pandas 数据框将边权重分配给 networkx 图

Question

我正在 python 3 中构建一个 networkx 图。我正在使用 pandas 数据框为该图提供边和节点。这是我所做的：

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

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

我想要的是 pandas 数据框的 "callDuration" 列充当 networkx 图的边的权重，边的粗细也相应变化。

我还想获得 'n' 最大加权边。

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：

Answer 2

不同意所说的内容。在考虑每个边的权重（如 pagerank 或中间中心性）的不同指标的计算中，如果存储为边属性，则您的权重将不会被考虑在内。使用图表。

Add_edges(source, target, weight, *attrs)

使用 pandas 数据框将边权重分配给 networkx 图

Assign edge weights to a networkx graph using pandas dataframe

graph

networkx

python-3.x

pandas

weighted-graph