pandas的network函数

pandas没有专门的network函数，但可以结合其他库（例如networkx）使用pandas提供的数据结构和操作函数。例如，可以使用pandas的DataFrame和Series存储和操作节点和边的数据，然后将其转换为networkx的Graph对象进行进一步的网络分析和可视化。以下是一个示例：

import pandas as pd
import networkx as nx

# 创建节点和边的DataFrame
nodes = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'label': ['A', 'B', 'C', 'D']})
edges = pd.DataFrame({'source': [1, 2, 3, 3], 'target': [2, 3, 1, 4]})

# 创建networkx的Graph对象
graph = nx.from_pandas_edgelist(edges, source='source', target='target')

# 添加节点属性
for node_id, node_data in nodes.set_index('id').iterrows():
    graph.nodes[node_id].update(node_data.to_dict())

# 计算节点度数和邻居
degrees = pd.Series(dict(graph.degree())).rename('degree')
neighbors = pd.Series(dict(graph.adj)).apply(lambda x: list(x.keys()))

# 输出结果
print(nodes)
#    id label
# 0   1     A
# 1   2     B
# 2   3     C
# 3   4     D

print(edges)
#    source  target
# 0       1       2
# 1       2       3
# 2       3       1
# 3       3       4

print(degrees)
# 1    2
# 2    2
# 3    3
# 4    1
# dtype: int64

print(neighbors)
# 1    [2, 3]
# 2    [1, 3]
# 3    [2, 1, 4]
# 4       [3]
# dtype: object