如何创建有向图?

How to create a directed graph?

我正在尝试在此数据集上创建有向图:

    ID  Link_to Label   Date    Size
0   mary    NaN 0       2020-01-23 1
1   Julie Mirk  1       2020-02-27 12
1   Julie Mark  1       2020-02-27 12
1   Julie Sarah 1       2020-02-27 12
1   Chris Mirk  1       2020-01-26 12
... ... ... ... ... ... ...
50  Mirk    Chris   0   2020-04-29 4
51  Mark    NaN 0       2020-04-29 3
52  Greg    NaN 0       2020-04-27 2
53  Luke    Matt    0       2020-04-08 1
54  Sarah   James   0       2020-04-01 1

为了用我上面的数据创建一个无向图,我做了:

G = nx.from_pandas_edgelist(df, 'ID', 'Link_to')

d = dict(df.drop_duplicates(subset=['ID'])[['ID']]
           .to_numpy().tolist())

nodes = G.nodes()
plt.figure(figsize=(20,33)) 
pos = nx.draw(G, with_labels=True, 
              nodelist=nodes,
              node_color=[d.get(i,'lightgreen') for i in nodes], 
              node_size=1000) 

我想在图中添加日期信息,以创建有向图:日期最早的ID是源。 例如:Julie 和 Mirk link 在一起:应该添加从 Julie 到 Mirk 的定向 link。

另一个例子:Chris 和 Mirk 相互关联。但是,由于与 ID 相比,Chris 的约会最早,因此无法将 Mirk 与 Chris 联系起来。如果两个 ID 相互 linked 并且它们具有相同的日期,则它们应该有一个箭头(双向)。

我如何知道如何在图表中添加日期信息?

所以我有一个你可以研究的理论 首先将日期转换为 Unix 时间戳,这是一个整数。 你可以看看下面的例子。

>>> import time
>>> import datetime
>>> s = "01/12/2011"
>>> time.mktime(datetime.datetime.strptime(s, "%d/%m/%Y").timetuple())
1322697600.0

现在,一旦您将整个列转换为 Unix 时间戳。你现在能做的只是简单的大于或小于('<', '>', '=')操作。换句话说,如果 A 的 unix 时间戳小于 B 的 Unix 时间戳,那么这意味着你有一条从 A 到 B 的有向边。

现在一旦你知道从 A 到 B 有一条有向边,你就可以使用

G.add_edge('A', 'B')

您可以查看有关定向图的更多信息here

根据您提供的数据(我添加了一个额外的行 Sarah -> Julie 与相同的 Date):

s = """index    ID  Link_to Label   Date    Size
0   mary    NaN 0       2020-01-23 1
1   Julie Mirk  1       2020-02-27 12
1   Julie Mark  1       2020-02-27 12
1   Julie Sarah 1       2020-02-27 12
1   Sarah Julie 1       2020-02-27 12
1   Chris Mirk  1       2020-01-26 12
50  Mirk    Chris   0   2020-04-29 4
51  Mark    NaN 0       2020-04-29 3
52  Greg    NaN 0       2020-04-27 2
53  Luke    Matt    0       2020-04-08 1
54  Sarah   James   0       2020-04-01 1"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(re.sub("[ ]+", ",", s)), parse_dates=['Date'])
df = df.dropna().drop(["index", "Label", "Size"], axis=1)

我们有以下数据集:

       ID Link_to       Date
1   Julie    Mirk 2020-02-27
2   Julie    Mark 2020-02-27
3   Julie   Sarah 2020-02-27
4   Sarah   Julie 2020-02-27
5   Chris    Mirk 2020-01-26
6    Mirk   Chris 2020-04-29
9    Luke    Matt 2020-04-08
10  Sarah   James 2020-04-01

我们可以将数据帧与自身合并以检查应该保留哪个组合:

c = df.merge(df, how='left', left_on=['ID', 'Link_to'], right_on=['Link_to', 'ID'], suffixes=('', '_r'))
c['Date_r'] = c['Date_r'].fillna(c['Date'])

假设你想保留最早的关系(例如:Chris -> Mirk 而不是 Mirk -> Chris)那么标准是:

c['keep'] = c['Date'] <= c['Date_r']

如果您打算反过来,只需将不等式关系更改为>=

结果如下:

      ID Link_to       Date   ID_r Link_to_r     Date_r   keep
0  Julie    Mirk 2020-02-27    NaN       NaN 2020-02-27   True
1  Julie    Mark 2020-02-27    NaN       NaN 2020-02-27   True
2  Julie   Sarah 2020-02-27  Sarah     Julie 2020-02-27   True
3  Sarah   Julie 2020-02-27  Julie     Sarah 2020-02-27   True
4  Chris    Mirk 2020-01-26   Mirk     Chris 2020-04-29   True
5   Mirk   Chris 2020-04-29  Chris      Mirk 2020-01-26  False
6   Luke    Matt 2020-04-08    NaN       NaN 2020-04-08   True
7  Sarah   James 2020-04-01    NaN       NaN 2020-04-01   True

构建有向图非常简单:

c = c.loc[c['keep'], :]
G = nx.from_pandas_edgelist(c, 'ID', 'Link_to', create_using=nx.DiGraph)

最终结果约为:

nx.draw_networkx(G)

它似乎符合您的预期输出:

  • 单边表示;
  • 双边缘处理如下:
    • 相同的日期,保留两边;
    • 不同的日期,保留最早的那个。