python - 我想将节点和距离矩阵转换成一个表，其中包含 node1、node2 的列以及它们之间的距离

Question

我正在处理 csv 文件，该文件包含每个节点的标题和每个节点的相应行，每个数据字段对应于两个节点之间的差异，如下所示:

<表类="s-表"><头>空白438719094...8545<正文>401280176214061589...10173812800681202385...143371176268105030...090140620250300...1559941589385000...1742................0...854510171433015591742...0

(在此上下文中 0 表示没有连接，因为它们是相同的节点或它们未连接)

我想改变布局，让它看起来像这样:

<表类="s-表"><头>节点1节点2距离<正文>44043812804711762

以此类推，包括所有节点及其连接

是否有 pythonic 方式来执行此操作？

Answer 1

对于大多数图形操作，如果您使用图形库，您会发现巨大的优势。在这种情况下，您可以轻松地从数据框创建一个图形并将这些距离添加为 edge weights .

然后对于所需的输出，您只需要在这种情况下检索图边的权重，这可以使用 NetworkX 轻松完成。与:

import networkx as nx

G = nx.from_pandas_adjacency(df)
weights = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')
print(weights)
{(94, 4): 1589,
 (94, 38): 385,
 (4, 38): 1280,
 (4, 71): 1762,
 (4, 90): 1406,
 (38, 71): 681,
 (38, 90): 202,
 (71, 90): 503}

或者，如果您希望将结果作为数据框:

(pd.DataFrame(weights.keys(), columns=['node1', 'node2'])
    .assign(Distance=weights.values()))

   node1  node2  Distance
0     94      4      1589
1     94     38       385
2      4     38      1280
3      4     71      1762
4      4     90      1406
5     38     71       681
6     38     90       202
7     71     90       503