能把这个代码变成真实的分析么

当然可以，下面是一个更真实的三国演义人物关系分析的示例代码，包含了数据读取、数据清洗、网络分析和可视化等步骤：

import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import community

# 读取数据
df = pd.read_csv('sanguoyanyi.csv')

# 数据清洗
df = df.dropna()  # 删除缺失值
df = df[df['relation'] != '']  # 删除没有关系的行

# 构建有向图
G = nx.DiGraph()
for _, row in df.iterrows():
    source = row['source']
    target = row['target']
    weight = row['weight']
    G.add_edge(source, target, weight=weight)

# 计算节点中心性
deg_centrality = nx.degree_centrality(G)
bet_centrality = nx.betweenness_centrality(G)
eig_centrality = nx.eigenvector_centrality(G)

# 社区检测
partition = community.best_partition(G)
communities = set(partition.values())

# 可视化
pos = nx.spring_layout(G, k=0.5)
plt.figure(figsize=(16, 12))
nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.4)
for i, community in enumerate(communities):
    nodes = [node for node in G.nodes() if partition[node] == community]
    nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=nodes, node_size=100, node_color=plt.cm.tab20(i))
nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels={node: node for node in G.nodes()}, font_size=10, font_family='SimHei')
plt.axis('off')
plt.show()

这个代码假设您已经有了一个名为`sanguoyanyi.csv`的三国演义人物关系数据文件，里面包含了每个人物之间的关系和权重等信息。代码首先读取数据，然后进行数据清洗，删除了缺失值和没有关系的行。接着，代码构建了有向图，并计算了节点的度中心性、介数中心性和特征向量中心性等指标。最后，代码使用Louvain算法进行社区检测，并使用matplotlib库将人物关系图可视化。

需要注意的是，这个代码只是一个示例，实际上，三国演义人物关系图的复杂程度可能比这个示例要高得多。因此，需要根据实际情况进行适当的调整。