Python：来自数据帧的网络

我有一个数据帧

df

，它包含由节点

I

和节点

j

组成的定向网络的边缘列表信息。每个节点都有自己的

值

df
    node_i    node_j    value_i   value_j
0    3         4          89         33
1    3         2          89         NaN
2    3         5          89         69
3    0         2          45         NaN
4    0         3          45         89
5    1         2          109        NaN

我想创建一个权重，它是

node_I

和'node_j'之间的分数，而

NaN

应该被相邻节点的平均值替换

我想要一个如下所示的数据帧：

df
    node_i    node_j    value_i   value_j         w
0    3         4          89         33         89/33         ## fraction
1    3         2          89         NaN    89/((69+33)/2)    ## fraction with average
2    3         5          89         69         89/69         ## fraction
3    0         2          45         NaN        45/89         
4    0         3          45         89         45/89
5    1         2          109        NaN        109

我会做一个循环，但对于大型网络来说，这是无效的

nodes = pd.unique(df['Node_i'])
df['w'] = 0
for i in nodes:
   tmp = df[df['Node_i'] == i]
   w_j = np.mean(tmp['Node_j']) ## Compute average
   tmp.ix[tmp.value_j.isnull(), 'value_j'] = w_j ## replace NaN with mean 
   idx = tmp.index()
   tmp['w'][idx] = tmp['value_i'][idx] / tmp['value_j'][idx]  )

---

我不能用你天真的方法。你能发布想要的输出吗？@user3483203我发布了