Budowanie relacji w sieci

Question

Próbuję przedstawić relacje między liczbami w kolumnie A a odpowiadającymi im wartościami w B.

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

Liczby w kolumnie A i liczby w B to węzły na wykresie. Chciałbym połączyć elementy w B z A lub ze sobą. Na przykład:

• Dom w A jest powiązany ze sobą; jeśli zajrzę do kolumny B (wartość pojawia się tylko w pierwszym wierszu), Dom w B jest połączony z kuchnią i ręcznikiem (łącze przychodzące);
• Donald jest powiązany ze sobą, ponieważ Donald jest tylko w B; jednak Donald in B jest powiązany także z US, 02 i Trumpem (łącze przychodzące);
• Trump ma wychodzące łącze z Donaldem i linki przychodzące (Rodzina, Kot i Pies);
• Pies ma link wychodzący z Trumpem i linki przychodzące (Cat and Paws).

Reguła powinna zatem wyglądać następująco:

• jeśli słowo w A znajduje się w innym wierszu w B, utwórz łącze wychodzące;
• dla każdego słowa w B utwórz łącze przychodzące do słowa w A, jeśli słowo w A jest również zawarte w B.

Jak mam dostosować kod?

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

Konwertując tabelę na pandy, dataframea następnie przechodząc przez jej wiersze, możesz dodać odpowiednie krawędzie w następujący sposób:

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')

Co dało mi następujący wykres:

Mam nadzieję, że tego właśnie chciałeś!