标签：python python-3-x pandas networkx graph-traversal

我想在networkx图中找到’n’个最大加权边.如何实现.我构建了如下图：

g_test = nx.from_pandas_edgelist(new_df, 'number', 'contactNumber', edge_attr='callDuration')

现在,我想找到顶部’n’边缘权重,即top’n’callDurations.我还想分析这个图表以找出它的趋势.请帮助我如何实现这一目标.

解决方法:

如果您的图表存储为g,则可以使用以下方法访问其边缘,包括其属性：

g.edges(data=True)

这将返回元组列表.前两个条目是节点,第三个条目是属性的字典,如下所示：

[(a,b,{"callDuration":10}),(a,c,{"callDuration":7})]

您可以根据callDuration属性对此列表进行排序,如下所示：

sorted(g.edges(data=True),key= lambda x: x[2]['callDuration'],reverse=True)

注意我们使用reverse来查看最大的callDuration边缘.

我担心你的第二个问题非常广泛 – 你可以用网络做很多事情！看看像这样的一些教程：
https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-and-analyzing-network-data-with-python

标签：python,python-3-x,pandas,networkx,graph-traversal
来源： https://codeday.me/bug/20190622/1261833.html

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