将 Pandas 数据框转换为包含 ID 和权重的元组列表

Question

我有一个数据框（称为 df），其当前格式如下：

    1      2     3
1   1      0.26  0.02
2   0.26   1     0.61
3   0.02   0.61  1

ID 由一个值连接，我想以某种方式提取所有唯一 ID 值，以便以更有效的方式将它们添加到我在 networkx 上的图表中。

输出应如下所示：

ed_list = [(1,2,{'weight': 0.26}),(1,3,{'weight': 0.02}),(2,3,{'weight':0.61})]

目前我使用的方法如下：

# Create matrix 
new_ = df.values
A_d = np.matrix(new_)
G = nx.from_numpy_matrix(A_d)

我想知道从我的 df 创建一个元组列表是否 easier/more 有效，我可以用它来连接我的节点，然后我可以像这样添加边：

G.add_edges_from(ed_list)

编辑：我在之前版本的问题中犯了一个错误——列名和行名只是整数

Answer 1

你能试试吗：

# this s is what you are looking for
s = df.where(df.index.values > df.columns.values[:,None]).stack().reset_index(name='weight')

# we can use dataframe directly
G = nx.from_pandas_edgelist(s,source='level_0',target='level_1', edge_attr='weight')

或者更简单：

G = nx.from_pandas_adjacency(df)

将 Pandas 数据框转换为包含 ID 和权重的元组列表

Convert Pandas data frame to a list of tuples containing IDs and a weight

tuples

list

networkx

python-3.x

pandas