Python 网络分析，以绘图方式显示悬停和文本信息

我正在尝试使用网络和绘图来可视化网络分析图表。我有两个数据集：

边缘列表，包含所有边缘信息；2.具有所有节点信息的节点列表。 示例的EdgeLst（非完整数据）：

节点列表示例（非完整数据）：

我只可视化了基本的网络图，如下面的代码所示，但只有位置和简单的信息。我希望在鼠标移动到每个节点时显示网络图中的其他列，显示数据集中的其他悬停文本/信息。不幸的是，我不知道如何在网络中的dict、list或tuple中附加或添加其他字段。如果有人能帮忙，我真的很感激！ 以下是我当前的代码：

import plotly.graph_objects as go
import networkx as nx
import pandas as pd


node_list = pd.read_csv("nodelist1.csv")
edge_list = pd.read_csv("edgelist1.csv")

nodes = list(node_list['node'])

edge_list['edge_conn'] = edge_list[['tail', 'head']].apply(tuple, axis=1)
edges = list(edge_list['edge_conn'])

G = nx.Graph()

G.add_nodes_from(nodes)
G.add_edges_from(edges)

pos = nx.layout.spring_layout(G)

  
edge_x = []
edge_y = []

for loc_idx in pos:
  # print (loc_idx, pos[loc_idx])
  x0, y0 = pos[loc_idx]
  edge_x.append(x0)
  edge_y.append(y0)

edge_trace = go.Scatter(
    x=edge_x, y=edge_y,
    line=dict(width=0.5, color='#888'),
    hoverinfo='none',
    mode='lines')

node_x = []
node_y = []

for node_loc in pos:
  x, y = pos[node_loc]
  node_x.append(x)
  node_y.append(y)

node_trace = go.Scatter(
    x=node_x,
    y=node_y,
    mode='markers',
    marker=dict(
        showscale=True,
        colorscale='YlGnBu',
        reversescale=True,
        color=[],
        size=10,
        colorbar=dict(
            thickness=15,
            title='Node Connections',
            xanchor='left',
            titleside='right'
        ),
    line_width=2
))
node_adjacencies = []
node_text = []
for node, adjacencies in enumerate(G.adjacency()):
    node_adjacencies.append(len(adjacencies[1]))
    node_text.append('# of connections: '+str(len(adjacencies[1])))

node_trace.marker.color = node_adjacencies
node_trace.text = node_text

fig = go.Figure(data=[edge_trace, node_trace],
             layout=go.Layout(
                title='<br>Network graph made with Python',
                titlefont_size=16,
                showlegend=False,
                hovermode='closest',
                margin=dict(b=20,l=5,r=5,t=40),
                annotations=[ dict(
                    showarrow=False,
                    xref="paper", yref="paper",
                    x=0.005, y=-0.002 ) ],
                xaxis=dict(showgrid=False, zeroline=False, showticklabels=False),
                yaxis=dict(showgrid=False, zeroline=False, showticklabels=False))
                )
fig.show()

导入plotly.graph\u对象
将networkx导入为nx
作为pd进口熊猫
node\u list=pd.read\u csv（“nodelist1.csv”）
edge\u list=pd.read\u csv（“edgelist1.csv”）
节点=列表（节点列表['node']）
边列表['edge\u conn']=边列表[['tail'，'head']]。应用（元组，axis=1）
边缘=列表（边缘列表['edge\u conn']）
G=nx.Graph（）
G.从（节点）添加节点
G.从（边）添加边
位置=nx布局。弹簧布局（G）
边缘_x=[]
边缘_y=[]
对于位置中的loc_idx：
#打印（loc_idx，位置[loc_idx]）
x0，y0=pos[loc_idx]
边附加（x0）
边y.追加（y0）
边缘跟踪=开始分散(
x=边x，y=边y，
线条=笔迹（宽度=0.5，颜色='#888'），
hoverinfo='none'，
模式（行）
节点_x=[]
节点_y=[]
对于位置中的节点位置：
x、 y=位置[节点位置]
节点x.append（x）
节点_y.追加（y）
节点_trace=go.Scatter(
x=节点x，
y=节点y，
mode='markers'，
记号笔(
showscale=True，
colorscale='YlGnBu'，
反向刻度=真，
颜色=[]，
尺寸=10，
色条(
厚度=15，
title='Node Connections'，
xanchor='left'，
标题旁边的“='right'
),
线宽=2
))
节点_邻接=[]
节点_text=[]
对于节点，枚举中的邻接（G.adjacency（））：
node_adjaccines.append（len（adjaccines[1]））
node_text.append（'#of connections:'+str（len（邻接[1]））
node_trace.marker.color=节点_邻接
node_trace.text=节点_text
fig=go.Figure（数据=[边缘跟踪，节点跟踪]，
布局=go.layout(
title=“
用Python制作的网络图”，
titlefont_尺寸=16，
showlegend=False，
hovermode='closest'，
保证金=dict（b=20，l=5，r=5，t=40），
注释=[dict](
showarrow=False，
xref=“纸张”，yref=“纸张”，
x=0.005，y=-0.002）]，
xaxis=dict（showgrid=False，zeroline=False，showticklabels=False），
yaxis=dict（showgrid=False，zeroline=False，showticklabels=False））
)
图2（图3）

你好，爱丽丝！我想你更愿意任何人回答你的问题，而不是重复你的问题。你可以在这方面提供帮助。请不要将数据样本作为图像共享。这意味着我们必须花时间输入您的数据，而不是找到答案。而是共享您的数据。