将具有属性和边的节点从DataFrame加载到NetworkX

Question

我是使用Python处理图形的新手：NetworkX。到目前为止，我一直在使用Gephi。标准步骤（但并非唯一可能的步骤）包括：

1. 从表/电子表格中加载节点信息；其中一列应该是ID，其余的是关于节点的元数据（节点是人，所以性别、组。。。通常用于着色）。比如：

   id;NormalizedName;Gender
   per1;Jesús;male
   per2;Abraham;male
   per3;Isaac;male
   per4;Jacob;male
   per5;Judá;male
   per6;Tamar;female
   ...
   

2. 然后，也从表/电子表格加载边，对节点使用与节点电子表格的列ID中相同的名称，通常有四列（目标、源、权重和类型）：

   Target;Source;Weight;Type
   per1;per2;3;Undirected
   per3;per4;2;Undirected
   ...
   

这是我拥有的两个数据帧，我想在Python中加载它们。阅读NetworkX，似乎不太可能将两个表（一个用于节点，一个用于边）加载到同一个图中，我不确定什么是最好的方法：

1. 我应该只创建一个包含数据帧中节点信息的图，然后添加（附加）其他数据帧的边吗？如果是这样，并且由于nx.from_pandas_dataframe（）需要有关边的信息，我想我不应该使用它来创建节点。。。我应该把这些信息作为单子传递吗？

2. 我是否应该只创建一个带有数据帧边缘信息的图，然后将来自其他数据帧的信息作为属性添加到每个节点？有没有比遍历数据帧和节点更好的方法呢？

Answer 1

使用^{}从边表创建加权图：

import networkx as nx
import pandas as pd

edges = pd.DataFrame({'source' : [0, 1],
                      'target' : [1, 2],
                      'weight' : [100, 50]})

nodes = pd.DataFrame({'node' : [0, 1, 2],
                      'name' : ['Foo', 'Bar', 'Baz'],
                      'gender' : ['M', 'F', 'M']})

G = nx.from_pandas_dataframe(edges, 'source', 'target', 'weight')

然后使用^{}从字典中添加节点属性：

nx.set_node_attributes(G, 'name', pd.Series(nodes.name, index=nodes.node).to_dict())
nx.set_node_attributes(G, 'gender', pd.Series(nodes.gender, index=nodes.node).to_dict())

或者遍历图形以添加节点属性：

for i in sorted(G.nodes()):
    G.node[i]['name'] = nodes.name[i]
    G.node[i]['gender'] = nodes.gender[i]

更新：

从nx 2.0开始，nx.set_node_attributes的参数顺序为changed：(G, values, name=None)

使用上面的示例：

nx.set_node_attributes(G, pd.Series(nodes.gender, index=nodes.node).to_dict(), 'gender')