Построение терминологических отношений внутри сети

Aug 17 2020

Я пытаюсь представить отношения между числами в столбце A и их соответствующими значениями в B.

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

Числа в столбце A и числа в столбце B - это узлы на графике. Я хочу соединить элементы B с A или друг с другом. Например:

  • Дом в А связан сам с собой; если я смотрю в столбец B (значение появляется только в первой строке), Дом в B связан с кухней и полотенцем (входящая ссылка);
  • Дональд связан с самим собой, поскольку Дональд находится только в B; однако Дональд в B также связан с США, 02 и Трампом (входящая ссылка);
  • Трамп имеет исходящую связь с Дональдом и входящие связи (семья, кошка и собака);
  • Собака имеет исходящую связь с Трампом и входящие ссылки (Кошка и лапы).

Тогда правило должно быть следующим:

  • если слово в A находится в другой строке в B, то создать исходящую ссылку;
  • для каждого слова в B создать входящую ссылку на слово в A, если слово в A также включено в B.

Как мне изменить свой код?

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()

Ответы

2 AzimMazinani Aug 17 2020 at 16:26

Преобразуя вашу таблицу в панд, dataframeа затем просматривая ее строки, вы можете добавить соответствующие края следующим образом:

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')

Это дало мне следующий график:

Надеюсь, это то, что вы хотели!