Ładowanie węzłów z atrybutami i krawędziami z DataFrame do NetworkX

Question

Jestem nowy przy użyciu Pythona do pracy z wykresami: NetworkX. Do tej pory używałem Gephi. Tam standardowe kroki (ale nie jedyne możliwe) to:

1. Załaduj informacje o węzłach z tabeli/arkusza kalkulacyjnego; jedna z kolumn powinna być identyfikatorem, a reszta to metadane dotyczące węzłów (węzły to ludzie, więc płeć, grupy ... zwykle używane do kolorowania). Jak:

   id;NormalizedName;Gender 
   per1;Jesús;male 
   per2;Abraham;male 
   per3;Isaac;male 
   per4;Jacob;male 
   per5;Judá;male 
   per6;Tamar;female 
   ... 
   

2. Następnie załaduj krawędzie również z tabeli/arkusza kalkulacyjnego, przy użyciu tych samych nazw dla węzłów, jak to było w ID kolumnie arkusza węzłów z normalnie cztery kolumny (cel, Source, waga i typ):

   Target;Source;Weight;Type 
   per1;per2;3;Undirected 
   per3;per4;2;Undirected 
   ... 
   

To są dwa dataframes że mam i że chcę, aby załadować w Pythonie. Czytając o NetworkX, wydaje się, że nie jest to całkiem możliwe, aby załadować dwie tabele (jeden dla węzłów, jeden na krawędziach) na tym samym wykresie i nie jestem pewien, co byłoby najlepszym sposobem:

1. należy utworzyć wykres tylko z informacjami o węzłach z DataFrame, a następnie dodać (dołączyć) krawędzie z innej DataFrame? Jeśli tak, a ponieważ nx.from_pandas_dataframe() oczekuje informacji o krawędziach, to chyba nie powinienem go używać do tworzenia węzłów ... Czy powinienem przekazywać informacje jako listy?

2. Czy mogę utworzyć wykres tylko z informacjami o krawędziach z DataFrame, a następnie dodać do każdego węzła informacje z innych DataFrame jako atrybuty? Czy istnieje lepszy sposób robienia tego niż iterowanie przez DataFrame i węzły?

Answer 1

Utwórz wykres ważoną z tabeli krawędzi za pomocą nx.from_pandas_dataframe:

import networkx as nx 
import pandas as pd 

edges = pd.DataFrame({'source' : [0, 1], 
         'target' : [1, 2], 
         'weight' : [100, 50]}) 

nodes = pd.DataFrame({'node' : [0, 1, 2], 
         'name' : ['Foo', 'Bar', 'Baz'], 
         'gender' : ['M', 'F', 'M']}) 

G = nx.from_pandas_dataframe(edges, 'source', 'target', 'weight') 

Następnie dodać atrybuty węzeł ze słowników korzystając set_node_attributes:

nx.set_node_attributes(G, 'name', pd.Series(nodes.name, index=nodes.node).to_dict()) 
nx.set_node_attributes(G, 'gender', pd.Series(nodes.gender, index=nodes.node).to_dict()) 

Albo iteracyjne nad wykresem, aby dodać atrybuty węzła:

for i in sorted(G.nodes()): 
    G.node[i]['name'] = nodes.name[i] 
    G.node[i]['gender'] = nodes.gender[i]