R 用面板数据计算社会网络描述性统计数据

我有在不同时间点在不同医院工作的医生的信息。我想在医院月级别定义网络，这样同龄人就是同时在同一家医院工作的医生。由于医生可以同时在多家医院工作，因此网络组部分重叠

然后，我想在月份级别计算结果网络的基本描述（例如，平均程度、密度、聚类），以了解这些描述如何随时间变化

考虑一个非常简单的例子，医院x-y-w，周期1-2和医生A-B-C-D

• 医生A、B和C在第1阶段在x医院工作
• 医生A和B在第2阶段在x医院工作
• 医生A在第1阶段在y医院工作
• 医生A和C在第2阶段在y医院工作
• 医生C和D在第1阶段在医院w工作
• 医生A和D在第2阶段在医院w工作

这在下面的数据框中表示

mydf <- data.frame(hospital = c("x","x","x","x","x","y","y","y","w","w","w","w"), 
                period = c(1,1,1,2,2,1,2,2,1,1,2,2), 
                physician = c("A","B","C","A","B","A","A","C","C","D","A","D"))

mydf%
左联合（mydf，by=c（“医院”、“期间”））%>%
重命名（至=医师）%>%
过滤器（从！=到）%>%
重新安置（从，到）
关系1%
过滤器（周期==1）
关系2%
过滤器（周期==2）
g1更新
您可以使用以下代码创建
g1
、
g2
、
degree1
和
degree2

rlst <- split(relations, relations$period)
for (i in seq_along(rlst)) {
  assign(paste0("g", i), simplify(graph_from_data_frame(rlst[[i]], directed = FALSE, vertices = NULL)), envir = .GlobalEnv)
  assign(paste0("degree", i), degree(get(paste0("g", i))), envir = .GlobalEnv)
}

给

[[1]]
A B C D
2 2 3 1

[[2]]
A B C D
3 1 1 1 

非常感谢@ThomaslsCoding！我想首先将网络保存到不同的对象中（如
g1
和
g2
），然后计算（并保存）不同数据帧中每个网络的度数（如
degrees1
和
degrees2
）。“我怎么能这样做呢？”保拉斯皮诺拉看着我的眼睛update@PaulaSpinola更新后的答案是否给出了所需的输出？是的，非常完美，谢谢！
relations %>%
  group_by(period) %>%
  group_map(~ degree(simplify(graph_from_data_frame(.x, directed = FALSE))))

[[1]]
A B C D
2 2 3 1

[[2]]
A B C D
3 1 1 1