G1 = nx.from_pandas_edgelist(df_trade.loc[df_trade["转账方向"] == "贷"],

df_trade.loc[df_trade["转账金额"] > 1000], source="转账方", target="收款方", edge_attr=["转账金额", "交易时间"])

这行代码是将一个 pandas DataFrame 中的数据转化为一个 NetworkX 图，其中只保留了转账方向为贷和转账金额大于1000的交易，同时将转账方和收款方作为节点，转账金额和交易时间作为边的属性。

相关问题

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。

nx.from_pandas_edgelist这个函数讲一下

nx.from_pandas_edgelist 函数是 NetworkX 库提供的一个函数，用于从 Pandas 数据框中创建一个图。

该函数将 Pandas 数据框中的每一行当作一条边，从源节点指向目标节点。具体来说，它需要以下参数：

- df：Pandas 数据框，它包含了图的边信息。
- source：源节点列名。
- target：目标节点列名。
- edge_attr：边属性列名，可以是一个字符串或者是一个元组列表。如果为 None，则只创建一个无权图。

该函数的返回值是一个 NetworkX 图对象。

例如，对于下面这个 Pandas 数据框 df：

  source target  weight
0      A      B       1
1      B      C       2
2      C      A       3

我们可以使用以下代码创建一个有权图：

import pandas as pd
import networkx as nx

df = pd.read_csv('edge_list.csv')

G = nx.from_pandas_edgelist(df, source='source', target='target', edge_attr='weight')

这将创建一个有权图 G，其中包含三个节点 A、B 和 C，以及三条边 (A, B, 1)、(B, C, 2) 和 (C, A, 3)。