ПочатиПочніть безкоштовно

Створіть nodelist

Тепер ви потренуєтеся перетворювати графи на подання у pandas. Якщо ви проходили будь-які курси DataCamp з pandas, то знаєте, що існує метод DataFrame.to_csv('filename.csv'), який дає змогу зберегти датафрейм у файл CSV — це зручний для читання людьми формат. Головна ідея, яку ми хочемо, щоб ви винесли звідси, — це процес перетворення графа на список записів.

Почніть із повторного ознайомлення зі структурою даних графа: викличте list(G.nodes(data=True))[0] в IPython Shell, щоб розглянути один вузол у графі.

Ця вправа є частиною курсу

Середній рівень Network Analysis у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Ініціалізуйте порожній список вузлів із назвою nodelist.
  • Використайте цикл for, щоб пройтися по вузлах G_people. Усередині циклу:
    • Оновіть словник nodeinfo методом .update() з аргументом d.
    • Додайте словник nodeinfo до nodelist.
  • Створіть pandas DataFrame зі списку вузлів під назвою node_df, використавши функцію pd.DataFrame().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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())
Редагувати та запускати код