डेटासेट का परिचय

इंटरमीडिएट Network Analysis in Python

Eric Ma

Data Carpentry instructor and author of nxviz package

डेटासेट और केस स्टडी परिचय

कॉलेज फोरम पोस्टिंग डेटासेट, 6 महीने
नोड पार्टिशन: छात्र, फोरम
इस चैप्टर की गतिविधियाँ:
- pandas DataFrame से ग्राफ बनाना
- bipartite ग्राफ के unipartite projections निकालना
- विज़ुअलाइज़ेशन
- टाइम सीरीज़ फ़िल्टरिंग व विश्लेषण
पहले उपयोग किए गए फंक्शन का रिकैप

DataFrames से ग्राफ

df

   customers    products
0  customerA    product1
1  customerB    product2
...

G = nx.Graph()

G.add_nodes_from(df['products'], bipartite='products')
G.add_nodes_from(df['customers'], bipartite='customers')

list(G.nodes())

['product1', 'customerC', 'product2', 'customerB', 'customerA']

list(G.edges())

[]

DataFrames से ग्राफ

G.add_edges_from(zip(df['customers'], df['products']))

list(G.edges())

[('product1', 'customerC'), ('product1', 'customerA'), 
    ('customerC', 'product2'), ('product2', 'customerB')]

Bipartite projections

cust_nodes = [n for n in G.nodes() if G.nodes[n]
                 ['bipartite'] == 'customers']

prod_nodes = [n for n in G.nodes() if G.nodes[n]
                  ['bipartite'] == 'products']

prodG = nx.bipartite.projected_graph(G, nodes=prod_nodes)
custG = nx.bipartite.projected_graph(G, nodes=cust_nodes)

list(prodG.nodes())

['product1', 'product2']

list(custG.nodes())

['customerC', 'customerB', 'customerA']

अभ्यास करते हैं!

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