python读取csv文件聚类分析

Python可以使用pandas库读取csv文件，并使用networkx和cylouvain库进行聚类分析。具体步骤如下：
1. 导入所需的库：numpy、pandas、networkx、cylouvain。
2. 使用pandas库读取csv文件，将数据转化为numpy数组。
3. 创建一个空的无向图graph。
4. 遍历数组中的每一行，将每一行的第一列和第二列作为节点，第三列作为边的权重，将节点和边添加到图中。
5. 使用cylouvain库进行聚类分析，得到每个节点所属的聚类。
6. 根据聚类结果，将节点分组，得到每个聚类的节点列表。

代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import networkx as nx
import cylouvain

# 读取csv文件
csv = pd.read_csv("filename.csv")

# 将数据转化为numpy数组
data = csv.values

# 创建一个空的无向图graph
graph = nx.Graph()

# 遍历数组中的每一行，将每一行的第一列和第二列作为节点，第三列作为边的权重，将节点和边添加到图中
for row in data:
    node1 = row[0]
    node2 = row[1]
    weight = row[2]
    graph.add_edge(node1, node2, weight=float(weight))

# 使用cylouvain库进行聚类分析，得到每个节点所属的聚类
partition = cylouvain.best_partition(graph)

# 根据聚类结果，将节点分组，得到每个聚类的节点列表
clusters = {}
for node, cluster_id in partition.items():
    if cluster_id not in clusters:
        clusters[cluster_id] = []
    clusters[cluster_id].append(node)