pandas 已知有一个图graph_B，有一个节点列表list1,计算graph_B剔除list1里的节点后剩余的子图数量

在Pandas库中并没有直接用于处理图形数据的功能，因为Pandas主要用于数据分析和操作表格型数据。然而，如果你的数据是基于网络分析或其他图论算法，你可能会用到像NetworkX这样的Python库，它专为图形数据结构设计。

假设你使用的是NetworkX库，并有一个名为`graph_B`的图对象和一个节点列表`list1`，你可以按照以下步骤计算剔除指定节点后的子图数量：

import networkx as nx

# 假设 graph_B 是一个 NetworkX Graph 对象
# list1 是需要从图中移除的节点列表

# 创建一个新的图，只包含除了list1之外的所有节点
remaining_graph = nx.subgraph(graph_B, [node for node in graph_B.nodes() if node not in list1])

# NetworkX的 strongly_connected_components 函数可以找到强连通分量，也就是由相互可达节点组成的子图集合
subgraphs = list(nx.strongly_connected_components(remaining_graph))

# 子图的数量就是强连通分量的数量
num_subgraphs = len(subgraphs)

print(f"剩余的子图数量为: {num_subgraphs}")