可视化使用 Pandas 数据框创建的二部网络图

Question

我在 csv 文件中有数据，我通过 Pandas 读取它，如下所示

import networkx as nx
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

sub_data = pd.read_csv('sample.csv')

输出：

   user_id   item_id    rating

0    772          36     3
1    471         228     5
2    641         401     4
3    312          98     4
4     58         504     5

使用此数据创建网络图：

 edges = [tuple(x) for x in sub_data[['user_id','item_id']].values.tolist()]
 B = nx.Graph()
 B.add_nodes_from(sub_data['user_id'].unique(), bipartite=0, label='user')
 B.add_nodes_from(sub_data['item_id'].unique(), bipartite=1, label='item')
 B.add_edges_from(edges, label='rating')    

使用以下代码绘制图形：

pos=nx.spring_layout(B)
nx.draw(B,pos,node_color='#A0CBE2',edge_color='#00bb5e',width=1,
     edge_cmap=plt.cm.Blues,with_labels=True) 

我得到这样的情节：

我只得到节点。 其中我需要连接节点并将其评级为该连接的标签

Answer 1

我试着运行你写的代码，我能够得到一个二部图。 在您的情况下，我假设 NetworkX 能够呈现类似于我的二部图，但是由于您的图有更多节点，因此边缘不正确可见。 像这样的东西

您可以看到边缘几乎不可见。 如果您还将节点数限制为 10，您可能还会看到边。 如果您有兴趣复制该示例，这里是示例 csv 数据（我在问题中提供的数据中添加了更多点）：

,user_id,item_id,rating
0,772,36,3
1,471,228,5
2,641,401,4
3,312,98,4
4,58,504,5
5,67,98,4
6,471,229,3

现在，我知道您想在 Bipartite Layout 中查看图形，两侧各有两组节点。 您需要使用bipartite_layout而不是spring_layout来实现这一点。

这是完整的代码：

import networkx as nx
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

sub_data = pd.read_csv('sample.csv')

edges = [tuple(x) for x in sub_data[['user_id','item_id']].values.tolist()]
B = nx.Graph()
B.add_nodes_from(sub_data['user_id'].unique(), bipartite=0, label='user')
B.add_nodes_from(sub_data['item_id'].unique(), bipartite=1, label='item')
B.add_edges_from(edges, label='rating')

# Now instead of spring_layout, use bipartite_layout

# First specify the nodes you want on left or top
left_or_top = sub_data['user_id'].unique()

# Then create a bipartite layout
pos = nx.bipartite_layout(B, left_or_top)

# Pass that layout to nx.draw
nx.draw(B,pos,node_color='#A0CBE2',edge_color='#00bb5e',width=1,
     edge_cmap=plt.cm.Blues,with_labels=True)

另请注意，我已明确将一组节点传递给bipartite_layout而不是使用此处提到的bipartite_sets ，因为您的图形可能已断开连接，这将导致AmbiguousSolution Error 。 有关更多信息，请阅读此处和此处的文档。

您还可以在此 Google Colab Notebook 中查看完整代码。

更新：如果你想显示边缘，你需要像这样分配它们（你添加评级的代码不正确）

# Extract the ratings while extracting the edges from DF
edges = [tuple(x) for x in sub_data[['user_id','item_id', 'rating']].values.tolist()]

B = nx.Graph()

B.add_nodes_from(sub_data['user_id'].unique(), bipartite=0, label='user')
B.add_nodes_from(sub_data['item_id'].unique(), bipartite=1, label='item')

# Now assign the ratings correctly to edges
for row in edges:
    B.add_edge(row[0], row[1], rating=row[2])

现在使用draw_netwokrx_edge_labels绘制边缘标签：

left_or_top = sub_data['user_id'].unique()
pos = nx.bipartite_layout(B, left_or_top)

# Draw the graph
nx.draw(B,pos,node_color='#A0CBE2',edge_color='#00bb5e',width=1,
     edge_cmap=plt.cm.Blues,with_labels=True)

# Get the edge labels for ratings
edge_labels = nx.get_edge_attributes(B,'rating')

# Draw the edge labels
nx.draw_networkx_edge_labels(B, pos, edge_labels=edge_labels)

参考：

• 二分布局
• NetworkX - 二分算法
• NetworkX - 二部集