R 潮汐仪中的过滤器

考虑这个简单的例子

library(tidygraph)

mynodes <- tibble(id = c(1,2,3,4,5))

myedges <- tibble(from = c(1,1,1,5),
                  to = c(1,2,3,4),
                  power = c(10,10,10,3))

tbl_graph(nodes = mynodes, edges = myedges)
# A tbl_graph: 5 nodes and 4 edges
#
# A directed multigraph with 2 components
#
# Node Data: 5 x 1 (active)
     id
  <dbl>
1     1
2     2
3     3
4     4
5     5
#
# Edge Data: 4 x 3
   from    to power
  <int> <int> <dbl>
1     1     1    10
2     1     2    10
3     1     3    10
# ? with 1 more row

---

一种可能的解决方案是将数据转换为

子图

，并按

id

对其进行过滤：

通过

id

创建

子图

和

过滤器

： 或者您可以通过

id

进行过滤，但这不是最简单的方法，因为您首先必须识别

id

，它包含在

power

3中：

mygraph %>% filter(id %in% c(5, 4))

# A tbl_graph: 2 nodes and 1 edges
#
# A rooted tree
#
# Node Data: 2 x 1 (active)
     id
  <dbl>
1     4
2     5
#
# Edge Data: 1 x 3
   from    to power
  <int> <int> <dbl>
1     2     1     3

注

---

请注意，转换为

data.frame

将更改

id

变量名，因此您可以使用

rename

再次更改它。实际上，有一个非常简单的解决方案

activate(nodes) %>% 
  filter(!node_is_isolated())

您可以使用.E（）&.N（）FCN访问节点或边，而另一个在tidygraph中激活

这里的引言中提到了这一点：

因此，要根据边属性筛选节点，可以在激活节点时使用.E（）函数：

mygraph %>%
  activate("nodes") %>%
  filter(.E()$power[id] == 3)

---

很有趣，谢谢！但是使用

作为\u data\u frame

会删除额外的节点变量…因此，它应该是：

mygraph%%>%activate（edges）%%>%filter（power==3）%%>%activate（nodes）%%>%filter（！node\u is_insolated（））

@NOOBIE，谢谢。我能用上面的代码画出非孤立节点的近邻吗？真奇怪！感谢您的评论，tidygraph对顺序非常严格……首先，过滤边，然后激活节点和过滤器（！node_is_isolated（））……没有反向工作

mygraph %>% filter(id %in% c(5, 4))

# A tbl_graph: 2 nodes and 1 edges
#
# A rooted tree
#
# Node Data: 2 x 1 (active)
     id
  <dbl>
1     4
2     5
#
# Edge Data: 1 x 3
   from    to power
  <int> <int> <dbl>
1     2     1     3

library(ggraph)

mygraph %>% igraph::as_data_frame() %>% 
  filter(power == 3) %>% 
  as_tbl_graph () %>% 
  rename(id = name) %>% 
  ggraph() +
  geom_edge_fan() +
  geom_node_point(aes(color = id)) +
  theme_graph()

activate(nodes) %>% 
  filter(!node_is_isolated())

mygraph %>%
  activate("nodes") %>%
  filter(.E()$power[id] == 3)