如何将excel文件的数据表示成有向图 Python

发布于04月08日

我已经从Stanford Network Analysis Project下载了加州公路网数据集.数据是一个文本文件，可以转换为两列的EXCEL文件.第一列用于开始 node ，第二列用于结束 node .

# FromNodeId    ToNodeId
       0           1
       0           2
       0          469
       1           0
       1           6
       1          385
       2           0
       2           3
      469          0
      469         380
      469        37415
       6           1
       6           5
      385          1
      385         384
      385         386
       3           2
       3           4
       3          419
       3          422

现在，我如何才能将这些数据转换为邻接矩阵或任何其他对象来分析图形呢？例如用于计算度分布、聚类系数等. 如果您能帮助我将这些数据表示为使用Python和相关库的图形，我将非常感激.

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要在Python中将Excel文件的数据表示为有向图，可以使用Pandas和networkx库.以下是步骤:

使用PANDA阅读Excel文件:

import pandas as pd

df = pd.read_excel('filename.xlsx')

使用networkx创建有向图:

import networkx as nx

G = nx.DiGraph()
Iterate over the rows of the dataframe and add nodes and edges to the graph:


for index, row in df.iterrows():
    source_node = row['Source']
    target_node = row['Target']
    weight = row['Weight']
    G.add_edge(source_node, target_node, weight=weight)

在本例中，我们假设Excel文件有三列:源、目标和权重.源和目标是两个 node 的名称，权重表示它们之间的权重/边成本.

然后，您可以使用matplotlib或您 Select 的任何其他库来可视化图形:

import matplotlib.pyplot as plt

pos = nx.spring_layout(G)

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=500)
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)

plt.show()

这段代码将使用Excel文件中的数据创建有向图，并在屏幕上可视化它.

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