Чтобы преобразовать график NetworkX в кадр данных, вы можете использовать несколько методов. Вот несколько подходов:
Метод 1: использование встроенных функций NetworkX
NetworkX предоставляет встроенную функцию под названием to_pandas_adjacency(), которая может преобразовать график в DataFrame Pandas, представляющий матрицу смежности. Вот пример:
import networkx as nx
import pandas as pd
# Create a NetworkX graph
graph = nx.Graph()
graph.add_edge('A', 'B')
graph.add_edge('B', 'C')
graph.add_edge('C', 'D')
# Convert the graph to a DataFrame
df = nx.to_pandas_adjacency(graph)
# Print the DataFrame
print(df)
Этот метод создает DataFrame, где строки и столбцы представляют узлы графа, а значения в DataFrame указывают на наличие или отсутствие ребер между узлами.
Метод 2: преобразование вручную с использованием функций NetworkX
Кроме того, вы можете вручную преобразовать график NetworkX в DataFrame с помощью функций NetworkX. Вот пример:
import networkx as nx
import pandas as pd
# Create a NetworkX graph
graph = nx.Graph()
graph.add_edge('A', 'B')
graph.add_edge('B', 'C')
graph.add_edge('C', 'D')
# Create an empty DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['Source', 'Target'])
# Iterate over the edges of the graph and add them to the DataFrame
for edge in graph.edges:
df = df.append({'Source': edge[0], 'Target': edge[1]}, ignore_index=True)
# Print the DataFrame
print(df)
В этом методе вы вручную перебираете края графика и добавляете их в DataFrame с соответствующими именами столбцов.
Метод 3: использование функции to_pandas_edgelist()NetworkX
Другой способ преобразовать график NetworkX в DataFrame — использовать функцию to_pandas_edgelist(). Вот пример:
import networkx as nx
import pandas as pd
# Create a NetworkX graph
graph = nx.Graph()
graph.add_edge('A', 'B')
graph.add_edge('B', 'C')
graph.add_edge('C', 'D')
# Convert the graph to a DataFrame
df = nx.to_pandas_edgelist(graph)
# Print the DataFrame
print(df)
Полученный DataFrame будет иметь три столбца: «источник», «цель» и «вес» (если граф имеет взвешенные ребра).