如果不用创建新图，而是根据之前通过代码G = nx.from_pandas_edgelist(df, 'source', 'target','weight', create_using = nx.DiGraph())已导入的数据计算，应该怎么修改呢

如果你已经通过`nx.from_pandas_edgelist`方法将数据导入为图，那么可以直接使用该图进行计算，而无需创建新图。你可以按照以下方式修改代码：

import networkx as nx

def calculate_yi(graph):
    yi_values = {}
    for node in graph.nodes:
        yi = 0
        for neighbor in graph.neighbors(node):
            wij = graph[node][neighbor]['weight']
            si = graph.nodes[node]['strength']
            yi += (wij / si) ** 2
        yi_values[node] = yi
    return yi_values

# 假设你已经通过nx.from_pandas_edgelist方法导入了图数据为G

# 添加节点的强度属性
G.nodes[1]['strength'] = 1.2
G.nodes[2]['strength'] = 0.9
G.nodes[3]['strength'] = 1.5
G.nodes[4]['strength'] = 1.0

# 计算所有yi值
yi_values = calculate_yi(G)

print(yi_values)

在这个修改的代码中，我们假设你已经通过`nx.from_pandas_edgelist`方法将数据导入为了图`G`。然后，我们在图的节点上添加了强度属性，并调用`calculate_yi`函数计算所有的yi值。最后，我们打印输出了所有的yi值。请确保在运行代码之前，已经正确导入了图数据。