Filtrage selon le temps

Analyse de réseaux intermédiaire en Python

Eric Ma

Data Carpentry instructor and author of nxviz package

Concepts clés

Filtrer des graphes
Datetime
Visualisation

Filtrer les arêtes

list(G.edges(data=True))[0:5]

[(0, 17, {'sale_count': 1}),
 (0, 18, {'sale_count': 1}),
 (0, 19, {'sale_count': 2}),
 (0, 12, {'sale_count': 14}),
 (0, 13, {'sale_count': 9})]

[(u, v) for u, v, d in G.edges(data=True) if d['sale_count'] >= 10]

[(0, 12), (1, 19), (5, 16), (6, 13), (7, 17), (7, 19), (8, 18)]

Datetime

from datetime import datetime, timedelta

year = 2011
month = 11
day1 = 10
day2 = 6

date1 = datetime(year, month, day1)
date2 = datetime(year, month, day2)

date1 > date2

True

Visualisation de graphe

from nxviz import circos
c = circos(G, group_by='bipartite',
              node_color_by='bipartite')

plt.show()

Graphique du chapitre 4

Passons à la pratique !

Analyse de réseaux intermédiaire en Python