Construire des relations de termes au sein d'un réseau

Question

J'essaie de représenter les relations entre les nombres de la colonne A et leurs valeurs correspondantes dans B.

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

Les nombres de la colonne A et les nombres de B sont des nœuds dans un graphique. Je voudrais connecter des éléments de B à A ou entre eux. Par exemple:

• La maison en A est liée à elle-même; si je regarde dans la colonne B (la valeur n'apparaît que dans la première ligne), Home in B est connecté à Kitchen and Towel (lien entrant);
• Donald est lié à lui-même en tant que Donald n'est qu'en B; cependant, Donald in B est également connecté avec US, 02 et Trump (lien entrant);
• Trump a un lien sortant avec Donald et des liens entrants (famille, chat et chien);
• Le chien a un lien sortant avec Trump et des liens entrants (Cat and Paws).

La règle devrait alors être la suivante:

• si un mot de A est dans une autre ligne de B, alors créez un lien sortant;
• pour chaque mot de B, créez un lien entrant vers le mot de A, si le mot de A est également inclus dans B.

Comment dois-je ajuster mon code?

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()

Answer 1

En convertissant votre table en pandas dataframe, puis en parcourant ses lignes, vous pouvez ajouter les arêtes correspondantes comme ceci:

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')

Ce qui m'a donné le graphique suivant:

J'espère que c'est ce que vous vouliez!