从数据框创建 igraph 图或反之

此函数从包含（符号）边列表和边/顶点属性的一个或两个数据框创建一个 igraph 图。

用法

as_data_frame(x, what = c("edges", "vertices", "both"))

graph_from_data_frame(d, directed = TRUE, vertices = NULL)

from_data_frame(...)

参数

x

igraph 对象。

what

字符常量，用于指定要返回关于顶点、边还是两者的信息。默认值为 “edges”。

d

一个数据框，在前两列中包含符号边列表。其他列被视为边属性。自 0.7 版本以来，此参数被强制转换为带有 as.data.frame 的数据框。

directed

逻辑标量，用于指示是否创建有向图。

vertices

包含顶点元数据的数据框，或 NULL。请参见下面的详细信息。自 0.7 版本以来，如果不是 NULL，则此参数被强制转换为带有 as.data.frame 的数据框。

...

传递给 graph_from_data_frame()。

值

用于 graph_from_data_frame() 的 igraph 图对象，以及用于 as.data.frame 的数据框或名为 edges 和 vertices 的两个数据框的列表。

详细信息

graph_from_data_frame() 从一个或两个数据框创建 igraph 图。它有两种操作模式，具体取决于 vertices 参数是 NULL 还是非 NULL。

如果 vertices 为 NULL，则 d 的前两列用作符号边列表，其他列用作边属性。属性的名称取自列的名称。

如果 vertices 不是 NULL，则它必须是一个提供顶点元数据的数据框。假定 vertices 的第一列包含符号顶点名称，这将作为 “name” 顶点属性添加到图中。其他列将添加为其他顶点属性。如果 vertices 不是 NULL，则检查 d 中给出的符号边列表是否仅包含 vertices 中列出的顶点名称。

通常，数据框从 Excel 等电子表格软件导出，并通过 read.table()、read.delim() 或 read.csv() 导入到 R 中。

数据框中的所有边都包含在图中，其中可能包括多个并行边和循环。

as_data_frame() 根据 what 参数将 igraph 图转换为一个或多个数据框。

如果 what 参数为 edges（默认值），则返回图的边以及边属性。这些边将位于前两列中，分别命名为 from 和 to。（这也表示有向图的边方向。）对于命名图，顶点名称将包含在这些列中，对于其他图，则包含数字顶点 ID。边属性将位于其他列中。最好不要将边属性命名为 from 或 to，因为数据框中命名的列将不是唯一的。边按其数字 ID 的顺序排列。

如果 what 参数为 vertices，则返回顶点属性。顶点按其数字顶点 ID 的顺序排列。

如果 what 参数为 both，则顶点和边数据都将返回，在一个具有名为 vertices 和 edges 的条目的列表中。

注意

对于 graph_from_data_frame()，在创建图之前，前两列 “d” 中的 NA 元素将替换为字符串 “NA”。这意味着所有 NA 将对应于单个顶点。

“vertices” 的第一列中的 NA 元素也被字符串 “NA” 替换，但 “vertices” 的其余部分不会被触及。换句话说，顶点名称（=第一列）不能为 NA，但其他顶点属性可以。

参见

graph_from_literal() 用于创建图的另一种方法，read.table() 用于从文件中读取表格。

其他转换：as.matrix.igraph()、as_adj_list()、as_adjacency_matrix()、as_biadjacency_matrix()、as_directed()、as_edgelist()、as_graphnel()、as_long_data_frame()、graph_from_adj_list()、graph_from_graphnel()

其他双邻接：graph_from_biadjacency_matrix()

作者

Gabor Csardi csardi.gabor@gmail.com

示例

## A simple example with a couple of actors
## The typical case is that these tables are read in from files....
actors <- data.frame(
  name = c(
    "Alice", "Bob", "Cecil", "David",
    "Esmeralda"
  ),
  age = c(48, 33, 45, 34, 21),
  gender = c("F", "M", "F", "M", "F")
)
relations <- data.frame(
  from = c(
    "Bob", "Cecil", "Cecil", "David",
    "David", "Esmeralda"
  ),
  to = c("Alice", "Bob", "Alice", "Alice", "Bob", "Alice"),
  same.dept = c(FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE),
  friendship = c(4, 5, 5, 2, 1, 1), advice = c(4, 5, 5, 4, 2, 3)
)
g <- graph_from_data_frame(relations, directed = TRUE, vertices = actors)
print(g, e = TRUE, v = TRUE)
#> IGRAPH 7e5f121 DN-- 5 6 -- 
#> + attr: name (v/c), age (v/n), gender (v/c), same.dept (e/l),
#> | friendship (e/n), advice (e/n)
#> + edges from 7e5f121 (vertex names):
#> [1] Bob      ->Alice Cecil    ->Bob   Cecil    ->Alice David    ->Alice
#> [5] David    ->Bob   Esmeralda->Alice

## The opposite operation
as_data_frame(g, what = "vertices")
#>                name age gender
#> Alice         Alice  48      F
#> Bob             Bob  33      M
#> Cecil         Cecil  45      F
#> David         David  34      M
#> Esmeralda Esmeralda  21      F
as_data_frame(g, what = "edges")
#>        from    to same.dept friendship advice
#> 1       Bob Alice     FALSE          4      4
#> 2     Cecil   Bob     FALSE          5      5
#> 3     Cecil Alice      TRUE          5      5
#> 4     David Alice     FALSE          2      4
#> 5     David   Bob     FALSE          1      2
#> 6 Esmeralda Alice      TRUE          1      3