用 pandas 表示网络数据

Python 网络分析中级

Eric Ma

Data Carpentry instructor and author of nxviz package

用于存储网络数据的 CSV 文件

CSV 文件

person,party,weight
Barrett.Samuel,LondonEnemies,1
Barrett.Samuel,StAndrewsLodge,1
Marshall.Thomas,LondonEnemies,1
Eaton.Joseph,TeaParty,1
Bass.Henry,LondonEnemies,1

用于存储网络数据的 CSV 文件

优点：
- 可读性强
- 可用 pandas 进一步分析
缺点：
- 重复；占用磁盘空间
两个 DataFrame：节点表与边表

节点表与边表

节点表
- 每行一个节点
- 列为该节点的元数据
边表
- 每行一条边
- 列为该边的元数据

Pandas 与图

list(G.nodes(data=True))

[(0, {'bipartite': 0}),
(1, {'bipartite': 0}),
(2, {'bipartite': 0}),
...]

nodelist = []

for n, d in G.nodes(data=True):
    node_data = dict() 
    node_data['node'] = n

    node_data.update(d)

    nodelist.append(node_data)

Pandas 与图

nodelist

[{'bipartite': 0, 'node': 0},
{'bipartite': 0, 'node': 1},
{'bipartite': 0, 'node': 2},
{'bipartite': 0, 'node': 3},
{'bipartite': 0, 'node': 4},...]

Pandas 与图

import pandas as pd
pd.DataFrame(nodelist)

  bipartite  node
0           0     0
1           0     1
2           0     2
3           0     3
4           0     4
5           1     5
6           1     6
7           1     7

pd.DataFrame(nodelist).to_csv('my_file.csv')

Passons à la pratique !

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