如何在R中將數據幀上傳到ndtv？

Question

我的目標是使用R中的三個軟件包進行動態可視化： ndtv ， network和networkDynamic軟件包。

我在網絡動態時態可視化研討會 （第7頁）中創建了一個數據集，其中包含根據該示例數據集排序的信息。

根據網絡動態手冊的第49頁，上傳數據集並將其轉換為networkDynamic對象的一種方法如下：

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

但是，當我嘗試運行animation.render(rawEdges)

R拋出錯誤消息：

第一個參數必須是網絡對象。

為了解決這個問題，我創建了一個網絡對象： net<-network(rawEdges)

並嘗試：

animation.render(net, rawEdges)

新錯誤消息：

'$ <-。data.frame'（' tmp '，“ initial.coords”，value = c（0，0，0，：替換有34行，數據有26）中的錯誤

有誰知道如何解決這一問題？

Answer 1

認為您的示例存在兩個問題：

• 您將需要創建一個networkDynamic對象，而不是一個網絡對象
• 您將需要進行一些時間格式轉換以使表正確解析，並創建數字ID
• 該命令是render.animation()而不是animation.render()

首先，讓我們設置一些我們可以加載的示例數據。 只需要示例數據的前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)

現在，加載網絡動態庫

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，您的輸入數據對我來說有點有趣。 我敢肯定，原始的安然電子郵件數據的時間戳比發送電子郵件的日期更精確，並且發送每一封電子郵件應該花一整天嗎？ 如果您可以找到具有更精確時間戳的數據版本，則在呈現和分析動態事件方面將具有更大的靈活性。 例如，您將知道每天發送電子郵件的順序，等等。