Python 具有不同颜色节点的pandas数据框中的Edgelist

我有以下数据框：

Src  Dst
A    [A,B]
B    [B,A]
C    [C]
D    [D,E,F]
E    [E,D,F]
F    [F,D,E]
...

我想生成一个网络，其中，

Src

是节点，

Dst

是边，新列，

Weight

可以为节点分配不同的颜色（绿色），即

a

或D，而其他节点都是相同的（例如蓝色）

我尝试了以下方法：

创建新的列权重 这里的问题是我不知道如何分配颜色，所以我只尝试为a或D分配值1，为所有其他值分配值0，并分别更改颜色

对于图表，我使用了以下内容

G = nx.from_pandas_edgelist(df, 'Src', 'Dst')

上面的代码行与Dst中的节点行没有连接，我无法理解原因。
我发现了一些可能有助于分配颜色的方法：

   colors=[]
for n in df.Src:
    if n in df.Weight:
        colors.append('g')
    else:
        colors.append('b')

# nodes
nx.draw_networkx_nodes(G,pos, node_color = colors)

但我有一个错误：

ValueError:“c”参数有79个元素，这与 尺寸为76的“x”和“y”

下面的图像与我的预期输出类似（

A

和

D

节点绿色，其他蓝色，以及基于

Dst

数据的链接；请注意，下面的图像当前既没有再现预期的颜色，也没有再现预期的边缘）

---

你能帮我给我一些建议吗？

这里有一个方法：

df["color"] = "blue"
df.loc[df.Src.isin(["A", "D"]), "color"] = "green"

# The following line is needed because, at least in the way my dataset 
# is created, 'Dst' is not a list but rather a string. 
# For example, Dst of 'A' is the string "[A,B]". Here, 
# I'm converting it to the list ["A", "B"]
# If your data doesn't need this, just comment this line out. 
df["Dst"] = df.Dst.apply(lambda x: x[1:-1].split(","))

G = nx.from_pandas_edgelist(df.explode("Dst"), 'Src', 'Dst')
nx.draw(G, node_color = df.color)

输出为：

---

你好，2012年。我提出了一个新问题，如果你想看一看（与此相关）：。再次感谢你的帮助。我来看看。这是给我这个错误的数据集：

data=['a'、['a'、'B']]、['B'、['B'、'a']]、['C'、['C']]、['D'、['D'、'E'、'F']]、['E'、['E'、['E'、'D'、'F']]、['F'、['F'、['F'、['F'、'F'、'D'、'E']]]、['F']、['F']、['F']、['F']、['F']；创建熊猫df pd.DataFrame=pd.DataFrame（数据、数据框、['D'、'Src'、'Src']），请参见我的最新代码编辑）。我现在也来看看另一个问题。您好@Roy2012，我就一个类似的问题提出了一个新问题，以防您想看一看：我还没有找到解决方案
df["color"] = "blue"
df.loc[df.Src.isin(["A", "D"]), "color"] = "green"

# The following line is needed because, at least in the way my dataset 
# is created, 'Dst' is not a list but rather a string. 
# For example, Dst of 'A' is the string "[A,B]". Here, 
# I'm converting it to the list ["A", "B"]
# If your data doesn't need this, just comment this line out. 
df["Dst"] = df.Dst.apply(lambda x: x[1:-1].split(","))

G = nx.from_pandas_edgelist(df.explode("Dst"), 'Src', 'Dst')
nx.draw(G, node_color = df.color)