从pandas datafram创建igraph图形

Question

我有以下pandas dataframe包含一个edgelist，如下所示：

        name1              name2    weight
0  $hort, Too  Alexander, Khandi  0.083333
1  $hort, Too             B-Real  0.083333

我想从pandas数据帧（而不是从文件）创建一个igraph对象。 这张图太大了，所以我不能把它转换成邻接矩阵。怎么做？在

Answer 1

我总是这样做，虽然我经常重复边，这就是为什么我的权重容易改变（我假设你的熊猫数据帧命名为df）：

import igraph

edgelist = []
weights = []
for i in df.index():
    edge = (df.ix[i, 'name1'], df.ix[i, 'name2'])
    if edge not in edgelist:
        edgelist.append(edge)
        weights.append(1)
    else:
        weights[edgelist.index(edge)] += 1

G = Graph()
G.add_edges(edgelist)
G.es['weight'] = weights

Answer 2

我也在寻找Networkx，它与igraph中的函数等价，我发现图.TupleList（）是最佳解决方案。 所以基本上你从3个pandas列创建一个tuple，然后使用这个函数来创建网络。在

tuples = [tuple(x) for x in df.values]
Gm = igraph.Graph.TupleList(tuples, directed = True, edge_attrs = ['weight'])

Answer 3

igraph需要元组，pandas提供.itertuples（），用于一对：

(source, target, weight(optional))

假设您的数据帧名为“df”，您可以通过以下方式从pandas数据帧中获取具有权重的有向图对象：

^{pr2}$

根据https://igraph.org/python/doc/igraph.Graph-class.html#TupleList

weights - alternative way to specify that the graph is weighted. If you set weights to true and edge_attrs is not given, it will be assumed that edge_attrs is ["weight"] and igraph will parse the third element from each item into an edge weight

所以在您的例子中，您不需要“edge_attrs=”，但我添加了它，以备更一般的解决方案。在