熊猫的有向图

Question

我试图找出图中的哪些边是双向的。 每行都是一条边。 对于每个起始节点A，如果它们以节点A为终点，我将搜索每个相应的结束节点B：

for ending_point_B in nodeA:
    nodeA in ending_points_of_B

现在忽略df ['S']中重复的条目。 如何优化此搜索？ 我怀疑有一些类似groupby的事情。 这种方式对于我的真实图形来说花费太多时间。

谢谢

from pandas import *

def missing_node(node):
    set1 = set(df[df.E == node].S.values)
    set2 = set(df.E[df.S == node].values)
    return list(set1.difference(set2))

x = [1,1,2,2,3]
y = [2,3,1,3,1]

df = DataFrame([x,y]).T
df.columns = ['S','E'] #Start & End

df['Missing'] = df.S.apply(missing_node)

df:

   S  E Missing
0  1  2      []
1  1  3      []
2  2  1      []
3  2  3      []
4  3  1     [2]

Answer 1

如果我正确理解了您的问题，则需要查找非双向的所有节点对。 在上面的示例中，唯一的一对节点是2和3。有了这个，您可以执行以下操作：

In [1]: df['is_bi'] = df.index.map(lambda x: np.any(map(lambda y: np.all(y), df.ix[x][['E', 'S']].values == df.values)))
In [2]: df
Out[2]:
   S  E  is_bi
0  1  2   True
1  1  3   True
2  2  1   True
3  2  3  False
4  3  1   True

因此， df[-df.is_bi]将为您提供非双向的所有节点对：

In [3]: df[-df.is_bi][['S', 'E']]
Out[3]: 
   S  E
3  2  3

我觉得我对此过于复杂，必须使用pandas原生函数来做到这一点，但是上述解决方案可以解决问题。

Answer 2

熊猫很棒，但不确定在这里是否需要它。 类似以下内容的链接应该不是双向的：

x = [1,1,2,2,3]
y = [2,3,1,3,1]

fwd = set( zip(x,y) )
rev = set( zip(y,x) )
print ' not bi: ', fwd.difference(rev)

返回：

不是bi：set（[[（2，3）]）