Construyendo relaciones de términos dentro de una red

Aug 17 2020

Estoy tratando de representar las relaciones entre los números en la columna A y sus valores correspondientes en B.

A            B
Home     [Kitchen, Home, Towel]
Donald   [US, 02 , Donald, Trump]
Trump    [Trump,Family, Cat, Dog]
Dog      [Dog,Cat,Paws]

Los números en la columna A y los números en B son nodos en un gráfico. Me gustaría conectar elementos en B a A o entre sí. Por ejemplo:

  • El hogar en A está vinculado consigo mismo; si miro dentro de la columna B (el valor aparece solo en la primera fila), la Casa en B está conectada a Cocina y Toalla (enlace entrante);
  • Donald está vinculado consigo mismo en como Donald está solo en B; sin embargo, Donald en B también está conectado con US, 02 y Trump (enlace entrante);
  • Trump tiene un vínculo saliente con Donald y vínculos entrantes (Familia, Gato y Perro);
  • Dog tiene un enlace saliente con Trump y enlaces entrantes (Cat and Paws).

Entonces, la regla debe ser la siguiente:

  • si una palabra en A está en otra fila en B, entonces cree un enlace saliente;
  • para cada palabra en B, cree un enlace entrante a la palabra en A, si la palabra en A también está incluida en B.

¿Cómo debo ajustar mi código?

file = file.assign(B=file.B.map(list)).explode('B')


G = nx.DiGraph()
nx.add_path(G, file['A'])
nx.add_path(G, file['B'])

nx.draw_networkx(G)
plt.show()

Respuestas

2 AzimMazinani Aug 17 2020 at 16:26

Al convertir su tabla en pandas dataframey luego recorrer sus filas, puede agregar los bordes correspondientes como este:

import networkx as nx
import pandas as pd
from pyvis.network import Network


df = pd.DataFrame(
    [
        ['Home', ['Kitchen', 'Home', 'Towel']],
        ['Donald', ['US', '02' , 'Donald', 'Trump']],
        ['Trump', ['Trump','Family', 'Cat', 'Dog']],
        ['Dog', ['Dog', 'Cat' , 'Paws']]
    ],
    columns=['A', 'B']
)

G = nx.DiGraph()

for i, j in enumerate(df['A']):
    for index, row in df.iterrows():
        if i != index:
            if j in row['B']:
                G.add_edge(row['A'], j)
        else:
            for n in row['B']:
                if j != n:
                    G.add_edge(j, n)

    if G.in_degree(j) == 0:
        G.add_edge(j , j)

N = Network(directed=True)  # using pyvis to show self loops as well

for n, attrs in G.nodes.data():
    N.add_node(n)

for e in G.edges.data():
    N.add_edge(e[0], e[1])

N.write_html('graph.html')

Lo que me dio el siguiente gráfico:

¡Espero que esto sea lo que querías!