如何在R中将数据帧上传到ndtv？

Question

我的目标是使用R中的三个软件包进行动态可视化： ndtv ， network和networkDynamic软件包。

我在网络动态时态可视化研讨会 （第7页）中创建了一个数据集，其中包含根据该示例数据集排序的信息。

根据网络动态手册的第49页，上传数据集并将其转换为networkDynamic对象的一种方法如下：

rawEdges<-read.table(paste(path.package("networkDynamic"),"/enron_timebased3.tsv", sep=''),header=TRUE)

但是，当我尝试运行animation.render(rawEdges)

R抛出错误消息：

第一个参数必须是网络对象。

为了解决这个问题，我创建了一个网络对象： net<-network(rawEdges)

并尝试：

animation.render(net, rawEdges)

新错误消息：

'$ <-。data.frame'（' tmp '，“ initial.coords”，value = c（0，0，0，：替换有34行，数据有26）中的错误

有谁知道如何解决这一问题？

Answer 1

认为您的示例存在两个问题：

• 您将需要创建一个networkDynamic对象，而不是一个网络对象
• 您将需要进行一些时间格式转换以使表正确解析，并创建数字ID
• 该命令是render.animation()而不是animation.render()

首先，让我们设置一些我们可以加载的示例数据。 只需要示例数据的前4列：

# text version of the example data
text<-"onset    terminus    tail    head
9/6/2000    9/7/2000    mmmarcantel@equiva.com  matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    stephen.harrington@enron.com    matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    shelliott@dttus.com matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    jilallen@dttus.com  matthew.lenhart@enron.com
5/7/2001    5/8/2001    ken.shulklapper@enron.com   matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    eric.bass@enron.com matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    shelliott@dttus.com matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    bryan.hull@enron.com    matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    jilallen@dttus.com  matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    shelliott@dttus.com matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    brook@pdq.net   matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    tlenhart@corealty.com   matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    patrick.ryder@enron.com matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    eric.bass@enron.com matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    mmmarcantel@equiva.com  matthew.lenhart@enron.com
5/7/2001    5/8/2001    tlenhart@corealty.com   matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    tlenhart@corealty.com   matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    tlenhart@corealty.com   matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    paul.lucci@enron.com    matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    jilallen@dttus.com  matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    tlenhart@corealty.com   matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    paul.lucci@enron.com    matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    bryan.hull@enron.com    matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    shelliott@dttus.com matthew.lenhart@enron.com
8/31/2000   9/1/2000    bryan.hull@enron.com    matthew.lenhart@enron.com
8/31/2000   9/1/2000    tlenhart@corealty.com   matthew.lenhart@enron.com"

# write out the example data to an example input file
inputFile<-tempfile()
cat(text,file=inputFile)

现在，加载网络动态库

library(networkDynamic)

# read in tab-delimited example input file
timeData<-read.csv(inputFile,sep = "\t",stringsAsFactors = FALSE)
# check that it was loaded correctly
timeData

# convert the date formats into a numeric time (milliseconds)
timeData$onset<-as.numeric(as.POSIXct(timeData$onset,format='%m/%d/%Y'))
timeData$terminus<-as.numeric(as.POSIXct(timeData$terminus,format='%m/%d/%Y'))

# create a table of email address to map to numeric ids
emails<-unique(c(timeData$head,timeData$tail))

#covert ids
timeData$head<- match(timeData$head,emails)
timeData$tail<- match(timeData$tail,emails)

# convert to networkDynamic object
enronDyn<-networkDynamic(edge.spells=timeData)

# copy in the network names
network.vertex.names(enronDyn)<-emails

# load ndtv library
library(ndtv)

# compute the animation at 30-day interval
compute.animation(enronDyn,slice.par=list(start=967705200,end=989305200,interval=2592000,aggregate.dur=2592000,rule='latest'))
# render out the animation
render.animation(enronDyn)
ani.replay()

但是，您的输入数据对我来说有点有趣。 我敢肯定，原始的安然电子邮件数据的时间戳比发送电子邮件的日期更精确，并且发送每一封电子邮件应该花一整天吗？ 如果您可以找到具有更精确时间戳的数据版本，则在呈现和分析动态事件方面将具有更大的灵活性。 例如，您将知道每天发送电子邮件的顺序，等等。