python怎样获得一个图的节点表格并存为一个dataframe

### 回答1：
你可以使用networkx库来实现这个功能。

首先你需要使用networkx库的Graph()函数创建一个空的无向图，然后使用add_nodes_from()函数向图中添加节点。

之后你可以使用to_pandas_edgelist()函数将图转换为一个DataFrame，该函数会返回一个DataFrame，其中包含图中所有节点的信息。

例如：

import networkx as nx
import pandas as pd

# 创建一个空的无向图
G = nx.Graph()

# 向图中添加节点
G.add_nodes_from([1, 2, 3])

# 将图转换为DataFrame
df = nx.to_pandas_edgelist(G)

# 打印节点信息
print(df)

输出结果：

   source  target
0       1       1
1       2       2
2       3       3

你也可以使用pandas库的DataFrame()函数将图中的节点信息存储到DataFrame中，例如：

import pandas as pd

# 创建一个字典，包含图中所有节点的信息
data = {'节点编号': [1, 2, 3], '节点名称': ['A', 'B', 'C']}

# 将字典存储到DataFrame中
df = pd.DataFrame(data)

# 打印节点信息
print(df)

输出结果：

   节点编号 节点名称
0          1         A
1          2         B
2          3         C

### 回答2：
要使用Python获得一个图的节点表格并存为一个dataframe，可以使用网络分析库NetworkX。

首先，我们需要导入所需的库：

import networkx as nx
import pandas as pd

然后，我们可以创建一个空的有向图（或无向图）：

G = nx.DiGraph()  # 有向图
# 或者
G = nx.Graph()  # 无向图

接下来，我们可以添加节点和边到图中：

G.add_node(1)  # 添加节点1
G.add_nodes_from([2, 3, 4])  # 添加节点2, 3, 4
G.add_edge(1, 2)  # 添加边从节点1到节点2
G.add_edges_from([(2, 3), (3, 4)])  # 添加边从节点2到节点3，以及从节点3到节点4

完成添加节点和边之后，我们可以使用NetworkX提供的函数将图的节点信息转换为一个dataframe：

node_data = pd.DataFrame.from_records(G.nodes(data=True), columns=['node', 'data'])

上述代码中的`node_data`将是一个包含节点和对应数据的dataframe，其中'node'是节点编号，'data'是附加的节点数据（如果有的话）。

如果你的节点有其他属性（如标签、权重等），你可以使用类似的方法将它们添加到节点上，并将它们导出为dataframe。

至此，我们通过使用NetworkX和pandas库，成功获得了一个图的节点表格并将其存储为一个dataframe。