将 NetworkX 节点属性放入 Pandas Dataframe 列

Question

我在下面创建了一个名为G的Networkx graph ：

import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_node(1,job= 'teacher', boss = 'dee')
G.add_node(2,job= 'teacher', boss = 'foo')
G.add_node(3,job= 'admin', boss = 'dee')
G.add_node(4,job= 'admin', boss = 'lopez')

我想将node号与attributes 、 job和boss一起存储在pandas dataframe的单独列中。

我试图用下面的代码来做到这一点，但它产生了一个包含 2 列的dataframe ，1 列带有node号，1 列带有所有attributes ：

graph = G.nodes(data = True)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(graph)

df
Out[19]: 
    0                                      1
0  1  {u'job': u'teacher', u'boss': u'dee'}
1  2  {u'job': u'teacher', u'boss': u'foo'}
2  3    {u'job': u'admin', u'boss': u'dee'}
3  4  {u'job': u'admin', u'boss': u'lopez'}

注意：我承认NetworkX有一个to_pandas_dataframe函数，但它没有提供包含我正在寻找的输出的dataframe框。

Answer 1

这是一个单行。

pd.DataFrame.from_dict(dict(graph.nodes(data=True)), orient='index')

Answer 2

我不知道您的数据有多具代表性，但修改我的代码以便在您的真实网络上工作应该很简单：

In [32]:
data={}
data['node']=[x[0] for x in graph]
data['boss'] = [x[1]['boss'] for x in graph]
data['job'] = [x[1]['job'] for x in graph]
df1 = pd.DataFrame(data)
df1

Out[32]:
    boss      job  node
0    dee  teacher     1
1    foo  teacher     2
2    dee    admin     3
3  lopez    admin     4

所以我在这里所做的就是从图形数据构造一个字典，pandas接受dicts作为数据，其中键是列名，数据必须是数组，在这种情况下是值列表

更动态的方法：

In [42]:
def func(graph):
    data={}
    data['node']=[x[0] for x in graph]
    other_cols = graph[0][1].keys()
    for key in other_cols:
        data[key] = [x[1][key] for x in graph]
    return data
pd.DataFrame(func(graph))

Out[42]:
    boss      job  node
0    dee  teacher     1
1    foo  teacher     2
2    dee    admin     3
3  lopez    admin     4

Answer 3

我更新了此解决方案以使用我的更新版本的NetworkX（2.0）并认为我会分享。 我还有函数返回一个Pandas DataFrame。

def nodes_to_df(graph):
    import pandas as pd
    data={}
    data['node']=[x[0] for x in graph.nodes(data=True)]
    other_cols = graph.nodes[0].keys()
    for key in other_cols:
        data[key] = [x[1][key] for x in graph.nodes(data=True)]
    return pd.DataFrame(data)

Answer 4

我认为这更简单：

pandas.DataFrame.from_dict(graph.nodes, orient='index')

无需转换为另一个字典。

Answer 5

我已经用dictionary comprehension解决了这个问题。

d = {n:dag.nodes[n] for n in dag.nodes}

df = pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index')

您的字典d将节点n映射到dag.nodes[n] 。 第二个表达式dag.nodes[n]本身是一个字典并带有所有属性： {attribute_name:attribute_value}

所以你的字典d有以下形式：

{node_id : {attribute_name : attribute_value} }

我看到的优点是您不需要知道属性的名称。

如果你不想让节点 ID 作为索引而是在列中，你可以添加为最后一个命令：

df.reset_index(drop=False, inplace=True)