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Nodelist erstellen

Jetzt übst du, Graphen in eine pandas-Darstellung umzuwandeln. Wenn du einen der pandas-Kurse von DataCamp gemacht hast, weißt du, dass es die Methode DataFrame.to_csv('filename.csv') gibt, mit der du als CSV-Datei speichern kannst – eine menschenlesbare Variante. Das wichtigste Konzept hier ist der Prozess, einen Graphen in eine Liste von Datensätzen zu konvertieren.

Starte damit, dich erneut mit der Graphdatenstruktur vertraut zu machen, indem du im IPython Shell list(G.nodes(data=True))[0] aufrufst, um einen Knoten im Graphen zu untersuchen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fortgeschrittene Netzwerkanalyse in Python

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Anleitung zur Übung

  • Initialisiere eine leere Knotenliste namens nodelist.
  • Verwende eine for-Schleife, um über die Knoten von G_people zu iterieren. Innerhalb der Schleife:
    • Aktualisiere das nodeinfo-Dictionary mit der Methode .update() und d als Argument.
    • Hänge das nodeinfo-Dictionary an nodelist an.
  • Erstelle aus der Nodelist mit der Funktion pd.DataFrame() ein pandas-DataFrame namens node_df.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Initialize a list to store each edge as a record: nodelist
nodelist = ____
for n, d in G_people.nodes(data=True):
    # nodeinfo stores one "record" of data as a dict
    nodeinfo = {'person': n} 
    
    # Update the nodeinfo dictionary 
    ____
    
    # Append the nodeinfo to the node list
    ____
    

# Create a pandas DataFrame of the nodelist: node_df
node_df = ____
print(node_df.head())
Code bearbeiten und ausführen