.csv文件怎么转换成.edgelist文件

时间: 2024-11-25 07:10:45 浏览: 15
CSV(Comma Separated Values)文件是一种常用的文本数据格式,用于存储表格形式的数据,每行代表一行记录,每个字段由逗号分隔。而.edgelist文件通常在图论中使用,用于表示网络中节点之间的边,每一行包含两个或三个字段,分别代表起点、终点和(如果有权重的话)边的权重。 将CSV转换成.edgelist的过程可以分为以下几个步骤: 1. **理解结构**:首先确定CSV文件的结构,如果它已经按照“源节点, 目标节点”或“源节点, 目标节点, 权重”的模式排列,那么直接转换较为容易。 2. **读取CSV**:使用编程语言如Python(pandas库)、JavaScript(d3.js)或其他支持的工具,读取CSV文件的内容。 3. **处理数据**:遍历CSV数据,对于每一条记录,如果是两列数据(无权重),就形成`source node, target node`的形式;如果有三列,则提取第一二列作为节点名,第三列作为权重。 4. **生成.edgelist**:创建一个新的文件,并逐行写入处理后的边的信息。例如,Python可以这样做: ```python with open('output.edgelist', 'w') as f: for row in csv_data: if len(row) == 3: edge = f"{row[0]}\t{row[1]}\t{row[2]}" # 如果有权重 else: edge = f"{row[0]}\t{row[1]}" # 如果无权重 f.write(edge + "\n") ``` 5. **保存文件**:完成后关闭文件,你就得到了一个.edgelist格式的文件。
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import networkx as nx import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx import random df=pd.read_csv("D:\级联失效\edges.csv") G=nx.from_pandas_edgelist(df,'from','to',create_using=nx.Graph()) nx.draw(G,node_size=300,with_labels=True) As=nx.adjacency_matrix(G) A=As.todense() def f(x): F=4*x*(1-x) return F n=len(A) r=2 ohxs=0.4 step=10 d=np.zeros([n,step]) for i in range(n): d[i,0]=np.sum(A[i]) x_intial=np.zeros([n,step]) for i in range(n): x_intial[i,0]=random.random() np.set_printoptions(precision=5) h_a=100 H=np.zeros([n,step]) D=np.zeros([n,step]) for i in range(n): Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[k,0] D[i,0]=Deg H[i,0]=d[i,0]/D[i,0]/h_a fail_scale=np.zeros(step) fail_scale[0]=1 node_rand_id=random.randint(0,n) r=2 x_intial[node_rand_id,0]=x_intial[node_rand_id,0]+r print(x_intial) fail_node=np.zeros(n) fail_node[node_rand_id]=1 print(fail_node) np.seterr(divide='ignore',invalid='ignore') for t in range(1,step): fail_node_id=[idx for (idx,val) in enumerate(fail_node) if val ==1] for i in range(n): sum=0 for j in range(n): sum = sum+A[i,j]*f(x_intial[j,t-1])/d[i] if i in fail_node_id: x_intial[i,t-1]=0 A[i,:]=0 A[:,i]=0 else: x_intial[i,t]=H[i,t-1]*abs((1-ohxs)*f(x_intial[i,t-1])+ohxs*sum) d[i,t]=np.sum(A[i]) Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[i,t] D[i,t]=Deg H[i,t]=d[i,t]/D[i,t]/h_a new_fail_id=[idx for (idx,val) in enumerate(x_intial[:,t]) if val>=1] fail_scale[t]=fail_scale[t-1]+len(new_fail_id) fail_node[new_fail_id]=1 x_intial[new_fail_id,t]=x_intial[new_fail_id,t]+r print(H[i,t]) print(fail_node) print(x_intial) plt.plot(fail_scale) plt.show()

优化下面的代码:import requests import csv f = open('23、雪球股票.csv',mode='w',newline='',encoding='utf-8') w_header = csv.DictWriter(f, fieldnames= ['股票代码', '股票名称', '当前价', '涨跌额', '涨跌幅', '年初至今', '成交量', '成交额','换手率','市盈率','股息率','市值']) w_header.writeheader() url = 'https://xueqiu.com/hq#type=sha&exchange=CN&firstName=%E6%B2%AA%E6%B7%B1%E8%82%A1%E5%B8%82&secondName=%E6%8E%92%E8%A1%8C&market=CN&order=desc&order_by=percent&plate=%E6%B2%AAA%E6%B6%A8%E5%B9%85%E6%A6%9C' headers = { "accept": "application/json, text/plain, */*", "accept-encoding": "gzip, deflate, br", "accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,en-GB;q=0.7,en-US;q=0.6", "cache-control": "no-cache", "cookie": "联络互动", "origin": "https://xueqiu.com", "pragma": "no-cache", "referer": "https://xueqiu.com/hq", "sec-ch-ua": "\"Chromium\";v=\"110\", \"Not A(Brand\";v=\"24\", \"Microsoft Edge\";v=\"110\"", "sec-ch-ua-mobile": "?0", "sec-ch-ua-platform": "\"Windows\"", "sec-fetch-dest": "empty", "sec-fetch-mode": "cors", "sec-fetch-site": "same-site", "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36 Edg/110.0.1587.46" } res = requests.get(url=url,headers=headers) json_data = res.json() lis = json_data['data']['list'] dit = {} for i in lis: dit['股票代码'] = i['symbol'] dit['股票名称'] = i['name'] dit['当前价'] = i['current'] dit['涨跌额'] = i['chg'] dit['涨跌幅'] = i['percent'] dit['年初至今'] = i['current_year_percent'] dit['成交量'] = i['volume'] dit['成交额'] = i['amount'] dit['换手率'] = i['turnover_rate'] dit['市盈率'] = i['pe_ttm'] dit['股息率'] = i['dividend_yield'] dit['市值'] = i['float_market_capital'] # print(dit) w_header.writerow(dit) print('保存完成!')

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