我有一个从熊猫数据框创建的图形。图表的长度约为450k边。当我尝试运行projected_graph函数时，它运行了很长时间（我还没有看到它完成），大概是因为该数据集的大小。在创建二部图之前减小该数据集大小的一种好方法是什么？
reviews = pd.read_csv(r"\BX-Book-Ratings.csv", sep=";", encoding = "ISO-8859-1")
users = reviews['User-ID'].values.tolist()
books = reviews['ISBN'].values.tolist()
g=net.from_pandas_edgelist(reviews,'User-ID','ISBN',['Book-Rating'])
print(len(g))
>>> 445839
p = bi.projected_graph(g, users)
我尝试使用连接最多的组件来缩小范围：
trim1 = len([c for c in net.connected_component_subgraphs(g) if len(c) > 10])
gg = sorted(net.connected_component_subgraphs(g), key=len, reverse=True)[trim1]
p = bi.projected_graph(gg, users)
但是我不认为这会给我想要的结果，而且，我不确定这是一种分析上合理的策略。还有其他人建议减少此集的大小吗？
reviews.head()
User-ID ISBN Book-Rating
------------------------------
0 276725 034545104X 0
1 276726 0155061224 5
2 276727 0446520802 0
3 276729 052165615X 3
4 276729 0521795028 6