Python 具有累积和的边上的Networkx权重

我正在绘制一个边上有权重的networkx图，我想将权重累加起来。下面的代码仅获取边的最后一个权重，但不获取累积和。有5个节点和3条边。边缘是

（'A'，'B'），（'A'，'D'）

和

（'C'，'E'）

，权重是

[1,1,1]

。我想要的重量是

[2,2,1]

而不是

[1,1,1]

。我需要帮助。Tks

1。创建df

import pandas as pd
import networkx as nx
ints = [1] * 5
a = ['A', 'B', 'C', 'A', 'A']
b = ['D', 'A', 'E', 'D', 'B']
df = pd.DataFrame(ints, columns=['weight'])
df['a'] = a
df['b'] = b
df

    weight  a   b
0   1       A   D
1   1       B   A
2   1       C   E
3   1       A   D
4   1       A   B

2。绘制一张图表

G=nx.from_pandas_dataframe(df, 'a', 'b', ['weight'])
edges = G.edges() 
weights = [G[u][v]['weight'] for u,v in edges]
pos = nx.circular_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True,  width=weights)

---

因此，我不认为您可以直接使用

nx.从\u pandas\u dataframe

进行累加，至少在快速查看文档之后是这样

但是，在将其传递到

networkx

之前，可以在

pandas

中执行此操作

由于您说过希望权重为

[2,2,1]

，这意味着您认为图形是无向的，因此您必须首先确保：

df["a'"] = pd.DataFrame([df["a"], df["b"]]).min()
df["b'"] = pd.DataFrame([df["a"], df["b"]]).max()

然后，您可以使用一个简单的

groupby

：

df = df.groupby(by = ["a'", "b'"]).sum().reset_index()

此时，

df

将通过

nx正确转换。从数据帧开始：

G = nx.from_pandas_dataframe(df, "a'", "b'", ['weight'])
[G[u][v]['weight'] for u,v in edges]