来自 pandas 数据帧的有向加权图-Python问题

directed weighted graph from pandas dataframe(来自 pandas 数据帧的有向加权图)

本文介绍了来自 pandas 数据帧的有向加权图的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

问题描述

我有一个 pandas 数据帧(假设为df)，它有三列：

src       dst       weight
a         b         2
c         d         7
b         a         5
d         c         1
d         a         3
a         a         4
b         b         1

我想创建一个有向加权图。我尝试了以下方法，但无法将权重添加到可视化效果中。

G = nx.from_pandas_dataframe(df,source='src', target='dst', edge_attr=['weight'], create_using=nx.DiGraph())
nx.draw_circular(G, with_labels=True)
plt.show()

有什么建议如何使边缘的权重可视化吗？此外，我有兴趣查看两个节点之间的双向权重(如果存在双向连接)。我也有兴趣可视化那些以一定权重连接到自己的节点。例如，在示例数据中，节点‘a’连接到权重为4的节点‘a’，您如何将其视为闭合连接或环连接？我正在使用Networkx库。

推荐答案

graphviz具有以各种格式呈现复杂图形的各种功能，甚至networkx也有graphviz的插件。详情请参见here。

这里是使用您的数据通过graphviz生成的简单图表。您可以添加许多花哨，如节点，边缘颜色，字体等。您也可以直接保存为特定的文件格式，包括pdf。

from graphviz import Digraph
import pandas as pd

G = Digraph(format='jpeg')

G.attr(rankdir='LR', size='8,5')
G.attr('node', shape='circle')

df = pd.read_csv('data.txt', sep=",", engine='python')

nodelist = []
for idx, row in df.iterrows():
    node1, node2, weight = [str(i) for i in row]

    if node1 not in nodelist:
        G.node(node1)
        nodelist.append(node2)
    if node2 not in nodelist:
        G.node(node2)
        nodelist.append(node2)

    G.edge(node1,node2, label = weight)

G.render('sg', view=True)

这篇关于来自 pandas 数据帧的有向加权图的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！