Question

我的目标是拆分数据框，在每个组上运行igraph的graph_from_data_frame，并以某种方式将其合并回原始数据框。

到目前为止，我已经能够获得igraph函数返回我认为是图形参数的列表，但我无法分辨，因为我无法在列出的行内“看到”。这是一些可复制的代码：

set.seed(123)
Data <- data.frame(
  From = sample(c("Dan", "Sharon","Bob","Andrew"), 100, replace = TRUE),
  To = sample(c("Dan", "Sharon","Bob","Andrew"), 100, replace = TRUE),
  Time=sample(c(1,2,3),100, replace = TRUE),
  ID.match=1:100)
Data %>% View

我想拉出图表的中心度量，并将它们与ID.match变量结合起来。然后，我计划对已包含在我的数据集中的其他感兴趣的变量回归这些度量。我正在使用group_by on Time为每个时间点创建一个图表，如下所示：

 Data %>% group_by(Time) %>% do(v=graph_from_data_frame(.))

igraph函数graph_from_data_frame创建一个igraph对象，从中可以获得中心性度量。以下代码可以执行我想要的 without group_by 。我想在group_by中使用它：

set.seed(123)
Data <- data.frame(
  From = sample(c("Dan", "Sharon","Bob","Andrew"), 100, replace = TRUE),
  To = sample(c("Dan", "Sharon","Bob","Andrew"), 100, replace = TRUE),
  # Time=sample(c(1,2,3),100, replace = TRUE),
  ID.match=1:100)
Data %>% View

g <- graph_from_data_frame(Data)
plot(g)

情节看起来像这样，这是预期的：

metrics <- data.frame(
  Degree=degree(g),
  Closeness = closeness(g),
  Betweenness = betweenness(g)
)
metrics %>% View

我希望每个组都有一个“指标”数据框。这个问题类似于SO question，但我似乎无法解决问题。我试图使用purrr包来取消列出列出的数据帧，但我认为这对我来说有点太高级了。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

您的数据与时间

DF <- data.frame(
  From = sample(c("Dan", "Sharon","Bob","Andrew"), 100, replace = TRUE),
  To = sample(c("Dan", "Sharon","Bob","Andrew"), 100, replace = TRUE),
  Time=sample(c(1,2,3),100, replace = TRUE),
  ID.match=1:100)

制作指标数据框的功能

makemetrics <- function(gr) {
                    data.frame(Degree=degree(gr), Closeness = closeness(gr), Betweenness = betweenness(gr))
               }

溶液

Dsplit <- split(DF, DF$Time)
lapply(Dsplit, function(x) makemetrics(graph_from_data_frame(x)))

输出

$`1`
       Degree Closeness Betweenness
Andrew     17 0.3333333   0.1818182
Bob         8 0.2000000   0.0000000
Sharon     11 0.2500000   2.0000000
Dan        20 0.3333333   0.8181818

$`2`
       Degree Closeness Betweenness
Andrew     17 0.2500000   0.0000000
Dan        19 0.3333333   0.0000000
Bob        17 0.3333333   0.6666667
Sharon     19 0.3333333   0.3333333

$`3`
       Degree Closeness Betweenness
Sharon     26 0.3333333         0.8
Bob        17 0.3333333         0.0
Dan        15 0.3333333         0.2
Andrew     14 0.2500000         0.0

额外的东西

您可以使用purrr:map_df

再次将结果保存在数据框中

ans <- lapply(Dsplit, function(x) makemetrics(graph_from_data_frame(x)))
library(purrr)
map_df(ans, ~.x, .id="Time")

<强>输出

   Time Degree Closeness Betweenness
1     1     17 0.3333333   0.1818182
2     1      8 0.2000000   0.0000000
3     1     11 0.2500000   2.0000000
4     1     20 0.3333333   0.8181818
5     2     17 0.2500000   0.0000000
6     2     19 0.3333333   0.0000000
7     2     17 0.3333333   0.6666667
8     2     19 0.3333333   0.3333333
9     3     26 0.3333333   0.8000000
10    3     17 0.3333333   0.0000000
11    3     15 0.3333333   0.2000000
12    3     14 0.2500000   0.0000000

如何使用group_by（），do（）和graph_from_data_frame从一个数据帧创建多个网络图？

1 个答案:

您的数据与时间

溶液

输出

额外的东西