将 Pandas 数据框转换为包含 ID 和权重的元组列表

Posted 2023-03-11

【中文标题】将 Pandas 数据框转换为包含 ID 和权重的元组列表

【英文标题】：Convert Pandas data frame to a list of tuples containing IDs and a weight

【发布时间】：2021-01-11 20:45:38

【问题描述】：

我有一个数据框（称为 df），目前的格式如下：

    1      2     3
1   1      0.26  0.02
2   0.26   1     0.61
3   0.02   0.61  1

ID 通过一个值连接，我想以某种方式提取所有唯一 ID 值，以便以更有效的方式将它们添加到我在 networkx 上的图表中。

输出应该是这样的：

ed_list = [(1,2,'weight': 0.26),(1,3,'weight': 0.02),(2,3,'weight':0.61)]

目前我使用以下方法：

# Create matrix 
new_ = df.values
A_d = np.matrix(new_)
G = nx.from_numpy_matrix(A_d) 

我想知道从我的 df 创建一个元组列表是否会更容易/更有效，我可以用它来连接我的节点，然后我可以像这样添加边：

G.add_edges_from(ed_list)

编辑：我在以前版本的问题中犯了一个错误 - 列名和行名只是整数

【参考方案1】：

你可以试试：

# this s is what you are looking for
s = df.where(df.index.values > df.columns.values[:,None]).stack().reset_index(name='weight')

# we can use dataframe directly
G = nx.from_pandas_edgelist(s,source='level_0',target='level_1', edge_attr='weight')

甚至更简单：

G = nx.from_pandas_adjacency(df)

【讨论】：

两个选项都有效 - 非常感谢！但是，第二个选项返回 df 中的所有值，而第一个选项仅返回唯一组合。不确定一个是否会比另一个更有效，但我会对此进行更新:-)