【问题标题】：Importing edges to networkx library in Python在 Python 中将边导入 networkx 库
【发布时间】：2020-06-21 09:56:09
【问题描述】：

我正在研究一个有向图的社交网络分析问题。当我将边导入到我的图形文件时遇到问题，由于某种原因，这使它成为无向的，从而无法测量诸如进/出度等中心性。

导入边缘和节点熊猫数据框

edges = pd.read_csv("./edges.csv", sep = ";")
nodes = pd.read_csv("./nodes_coordinates.csv", sep = ";")

设置有向图

G = nx.DiGraph()
nx.is_directed(G)

输出：真

G = nx.from_pandas_edgelist(edges, "from", "to")
nx.is_directed(G)

输出：假

如果这很重要，这也是我绘制节点的方式，但是如果我只做了这部分，它仍然有效：

data = nodes.set_index("node").to_dict("index").items()
G.add_nodes_from(data)
nx.is_directed(G)

输出：真

绘制图表等一切都很好，但它不再是定向的，我不知道为什么。感谢您的帮助！

【问题讨论】：

欢迎来到 SO！请将部分 csv 文件添加为纯文本而不是图像。在目前的形式中，它们并不是真正有用的。
当您执行G = .... 时，您会将右侧的任何内容分配给名称G。之前定义的 G 并不重要。先前的值被丢弃并替换为新值。例如，如果我有a=5，然后我有a=3，则a 的值现在是3。没关系，之前是5。

【解决方案1】：

查看docs，可以添加create_using关键字：

create_using（NetworkX 图形构造函数，可选（默认=nx.Graph））- 要创建的图形类型。如果是图形实例，则在填充之前清除。

默认情况下确实使用无向nx.Graph。

您的解决方案是：

G = nx.from_pandas_edgelist(edges, "from", "to", create_using=nx.DiGraph)

【讨论】：

【解决方案2】：

您需要在from_pandas_edgelist 中指定create_using 参数。所以替换

G = nx.from_pandas_edgelist(edges, "from", "to")

与

G = nx.from_pandas_edgelist(edges, "from", "to", create_using=nx.DiGraph)

这会给你一个新的DiGraph 实例，这意味着你不需要以下几行

G = nx.DiGraph()
nx.is_directed(G)

【讨论】：