在网络中建立术语关系

Question

我试图表示 A 列中的数字与其在 B 中的对应值之间的关系。

A            B
Home     [Kitchen, Home, Towel]
Donald   [US, 02 , Donald, Trump]
Trump    [Trump,Family, Cat, Dog]
Dog      [Dog,Cat,Paws]

A 列中的数字和 B 列中的数字是图中的节点。我想将 B 中的元素连接到 A 或相互连接。例如：

A 中的家 link 与自身相连；如果我查看 B 列（该值仅出现在第一行），则 B 中的 Home 连接到 Kitchen 和 Towel (inging link);
唐纳德 link 自己在里面，因为唐纳德只在 B 中；但是，B 中的 Donald 还与 US、02 和 Trump 相关联（输入 link）；
特朗普与唐纳德有一个即将离任的 link 和即将到来的 links（家庭、猫和狗）；
Dog 与 Trump 有一个即将离任的 link，并且有一个即将到来的 links（猫和爪子）。

那么规则应该是这样的：

如果 A 中的某个词在 B 中的另一行中，则创建传出 link;
如果 B 中也包含 A 中的单词，则为 B 中的每个单词创建一个输入 link 到 A 中的单词。

我应该如何调整我的代码？

file = file.assign(B=file.B.map(list)).explode('B')


G = nx.DiGraph()
nx.add_path(G, file['A'])
nx.add_path(G, file['B'])

nx.draw_networkx(G)
plt.show()

Answer 1

将您的 table 转换为 pandas dataframe 然后遍历其行，您可以像这样添加相应的边：

import networkx as nx
import pandas as pd
from pyvis.network import Network


df = pd.DataFrame(
    [
        ['Home', ['Kitchen', 'Home', 'Towel']],
        ['Donald', ['US', '02' , 'Donald', 'Trump']],
        ['Trump', ['Trump','Family', 'Cat', 'Dog']],
        ['Dog', ['Dog', 'Cat' , 'Paws']]
    ],
    columns=['A', 'B']
)

G = nx.DiGraph()

for i, j in enumerate(df['A']):
    for index, row in df.iterrows():
        if i != index:
            if j in row['B']:
                G.add_edge(row['A'], j)
        else:
            for n in row['B']:
                if j != n:
                    G.add_edge(j, n)

    if G.in_degree(j) == 0:
        G.add_edge(j , j)

N = Network(directed=True)  # using pyvis to show self loops as well

for n, attrs in G.nodes.data():
    N.add_node(n)

for e in G.edges.data():
    N.add_edge(e[0], e[1])

N.write_html('graph.html')

这给了我下面的图表：

希望这就是您想要的！

在网络中建立术语关系

Building terms relations within a network

python

graph

networkx