Question

我有一个包含这个节点的csv文件，每个节点的关联坐标如下：

    node x y
    A1  67.8    15.53
    A2  108.74  15.53
    B1  67.8    25.33
    B2  108.74  25.33
    C1  67.8    30.22
    C2  108.74  30.22
    D1  67.8    37.99
    D2  108.74  37.99
    E1  67.8    43.84

对于每个节点，我有另一个带边的文件，它表示每个连接节点之间的距离，如下所示：

   node1 node2 distance
   A1 A2 40.90
   A1 B1 9.8
   A2 B2 9.8
   B1 A1 9.8
   ...

那么，我该怎么做才能将节点及其相应的边添加到同一个图中呢？

我试过这个，但它不起作用：

    import pandas as pd 
    import networkx as nx 
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy

    nodes = pd.read_csv('nodes.csv')
    print nodes

    G = nx.Graph()

    for row in nodes.iterrows():
      G.add_node(row[1][0], x=row[1][2],y=row[1][3])

     edgelist = pd.read_csv('edges.csv')

     print edgelist


     for i, elrow in edgelist.iterrows():
     G.add_edge(elrow.node1,elrow.node2,weight=elrow.distance)

     G.nodes(data=True)

     nx.draw(G)
     plt.show()

我是Python的新手，我需要将其作为硕士论文代码的一部分。我使用的是python 3.6，但我也安装了2.7版本。你能帮我做这个吗？

Answer 1

Networkx有一些utility functions可以让您的生活更轻松一些。您可以使用nx.from_pandas_dataframe直接从edges DataFrame：

生成图表

edges = pd.read_csv('edges.csv', sep='\s+')
G = nx.from_pandas_dataframe(edges, 'node1', 'node2', ['distance'])

然后您可以通过将nodes DataFrame转换为dicts列表来添加节点属性，然后将其加载到图表G中G.add_nodes_from(data)：

nodes = pd.read_csv('nodes.csv', sep='\s+')
data = nodes.set_index('node').to_dict('index').items()
G.add_nodes_from(data)

import pandas as pd 
import networkx as nx 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

edges = pd.read_csv('edges.csv', sep='\s+')
G = nx.from_pandas_dataframe(edges, 'node1', 'node2', ['distance'])

nodes = pd.read_csv('nodes.csv', sep='\s+')
data = nodes.set_index('node').to_dict('index').items()
G.add_nodes_from(data)
print(G.nodes(data=True))
print(G.edges(data=True))

打印（对于G.nodes(data=True)）：

NodeDataView({'D1': {'y': 37.990000000000002, 'x': 67.799999999999997}, 'A1': {'y': 15.529999999999999, 'x': 67.799999999999997}, 'C2': {'y': 30.219999999999999, 'x': 108.73999999999999}, 'B2': {'y': 25.329999999999998, 'x': 108.73999999999999}, 'D2': {'y': 37.990000000000002, 'x': 108.73999999999999}, 'C1': {'y': 30.219999999999999, 'x': 67.799999999999997}, 'A2': {'y': 15.529999999999999, 'x': 108.73999999999999}, 'E1': {'y': 43.840000000000003, 'x': 67.799999999999997}, 'B1': {'y': 25.329999999999998, 'x': 67.799999999999997}})

和（对于G.edges(data=True)）：

EdgeDataView([('A1', 'A2', {'distance': 40.9}), ('A1', 'B1', {'distance': 9.8}), ('B2', 'A2', {'distance': 9.8})])

Answer 2

from_pandas_dataframe不适用于networkx v2。

我在这里找到了正确的方法名称：AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_pandas_dataframe'

对我来说有效的是：

G = nx.from_pandas_edgelist(edges, 'src', 'tgt', edge_attr=True)

之后，我可以使用其余的已接受答案：

data = nodedf.set_index('id').to_dict('index').items()
G.add_nodes_from(data)

Networkx可以从不同的文件中读取节点和边缘吗？

2 个答案: