Python 从DataFrame生成具有节点和边属性的图形

我有一个pandas数据帧，我想将其转换成网络，其结构如下：

[NodeID、TargetID、NodeAttr1、NodeAttr2]

但问题是，我确实有一些行，其中TargetID可能为None，因为网络中有一些节点没有连接。 有没有一种简单的方法来创建网络结构并分配我的属性

我试过：

G=nx.来自边缘列表（df）

但是这个方法只给了我添加边属性的选项，没有给节点添加任何属性。它还将从未连接到空心的节点创建边。所以不是我想要的

将熊猫作为pd导入
将networkx导入为nx
d={'NodeID'：[1,2]，'TargetID'：[2，无]，'NodeAttr1'：['aaaa'，'bbbbb']，'NodeAttr2'：[3,4]}
df=pd.DataFrame（数据=d）
node_df=df[df['node_ID']]
edge_df=df[df.TargetID.notnull（）]
G=nx.来自edgelist（edge_df，'NodeID'，'TargetID'）
G.add_nodes_from（node_df['NodeID']））

这段代码将以一种简单的方式创建网络i，但我仍然存在一个问题，即无法为节点分配属性

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有没有解决这个问题的方法，这在一定程度上节省了资源，因为我正在创建许多大型图形结构。

我想您正在寻找。此功能将允许您从已创建的网络在节点上创建所需的属性

NetworkX功能页中的示例：

G = nx.path_graph(3)
attrs = {0: {'attr1': 20, 'attr2': 'nothing'}, 1: {'attr2': 3}}
nx.set_node_attributes(G, attrs)

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我想你在找我。此功能将允许您从已创建的网络在节点上创建所需的属性

NetworkX功能页中的示例：

G = nx.path_graph(3)
attrs = {0: {'attr1': 20, 'attr2': 'nothing'}, 1: {'attr2': 3}}
nx.set_node_attributes(G, attrs)

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我不知道它是否具有资源效率，但我认为如果您使用

pandas.DataFrame.to _dict

函数和正确的参数（我认为您希望使用

orient=“index”

）从传递到

添加节点，\u，您可能会接近。您可能需要创建两个单独的图形并组合它们，以便将边合并到具有属性的节点中。我不知道这是否节省资源，但我认为如果您使用带有正确参数的
pandas.DataFrame.to\u dict
函数（我想您希望使用
orient=“index”
）从
传递到
添加节点，你可能会接近。您可能需要创建两个单独的图形并组合它们，以便将边合并到具有属性的节点中。