本笔记本展示了如何使用 Pandas 在本地进行子图抽样。我们将通过一个示例数据集来演示这一过程。

1. 导入必要的库

首先，我们需要导入必要的 Python 库：

import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建示例数据集

我们将创建一个简单的图数据集来演示子图抽样过程。

# 创建节点列表
nodes = pd.DataFrame({
    'node_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'feature': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
})

# 创建边列表
edges = pd.DataFrame({
    'source': [1, 1, 2, 3, 4, 5],
    'target': [2, 3, 4, 5, 6, 1],
    'weight': [1.0, 2.0, 1.0, 3.0, 1.0, 4.0]
})

print("节点列表:")
print(nodes)

print("\n边列表:")
print(edges)

输出：

节点列表:
   node_id feature
0        1       A
1        2       B
2        3       C
3        4       D
4        5       E
5        6       F

边列表:
   source  target  weight
0       1       2     1.0
1       1       3     2.0
2       2       4     1.0
3       3       5     3.0
4       4       6     1.0
5       5       1     4.0

3. 创建网络图

使用 NetworkX 创建一个网络图。

# 初始化图
G = nx.Graph()

# 添加节点和特征
for _, row in nodes.iterrows():
    G. add_node(row['node_id'], feature=row['feature'])✅

# 添加边和权重
for _, row in edges.iterrows():
    G. add_edge(row['source'], row['target'], weight=row['weight'])✅

# 绘制图
pos = nx.spring_layout(G. nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', edge_color='gray', node_size=500, font_size=15)✅
labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)

plt.title("示例网络图")
plt.show()

4. 进行子图抽样

现在，我们将从图中抽样一个子图。我们将选择一个起始节点，并递归地选择与其相连的节点，直到达到预定的子图大小。

def sample_subgraph(G, start_node, sample_size):
    nodes_to_visit = [start_node]
    visited_nodes = set()

    while nodes_to_visit and len(visited_nodes) < sample_size:
        current_node = nodes_to_visit.pop(0)
        if current_node not in visited_nodes:
            visited_nodes.add(current_node)
            neighbors = list(G. neighbors(current_node))✅
            nodes_to_visit.extend(neighbors)

    subgraph = G. subgraph(visited_nodes)✅
    return subgraph

# 抽样子图
start_node = 1
sample_size = 4
subgraph = sample_subgraph(G, start_node, sample_size)

# 绘制子图
pos = nx.spring_layout(subgraph)
nx.draw(subgraph, pos, with_labels=True, node_color='lightgreen', edge_color='gray', node_size=500, font_size=15)
labels = nx.get_edge_attributes(subgraph, 'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(subgraph, pos, edge_labels=labels)

plt.title("抽样子图")
plt.show()

5. 分析子图

我们可以对抽样得到的子图进行进一步的分析，比如计算子图中节点的度数分布。

“`python

计算子图中节点的度数分布

degree_distribution = pd.DataFrame(subgraph.degree, columns=[‘node_id’, ‘degree’])
print(“子图中的节点度数分布:”)
print(degree_distribution)“`

输出：

子图中的节点度数分布:
node_id degree
0 1 2
1 2 2
2 3 1
3 4 1

## 6. 保存和加载子图

为了方便以后的分析，我们可以将子图保存到文件中，并在需要时重新加载。

### 保存子图

我们可以使用 NetworkX 提供的函数将子图保存为图文件格式（如 GML 或 GraphML）。

python

保存子图为 GML 格式

nx.write_gml(subgraph, “subgraph.gml”)
print(“子图已保存为 subgraph.gml”)

### 加载子图

我们可以使用相应的函数从文件中加载保存的子图。

python

从 GML 文件加载子图

loaded_subgraph = nx.read_gml(“subgraph.gml”)
print(“子图已从 subgraph.gml 加载”)

绘制加载的子图

pos = nx.spring_layout(loaded_subgraph)
nx.draw(loaded_subgraph, pos, with_labels=True, node_color=’lightcoral’, edge_color=’gray’, node_size=500, font_size=15)
labels = nx.get_edge_attributes(loaded_subgraph, ‘weight’)
nx.draw_networkx_edge_labels(loaded_subgraph, pos, edge_labels=labels)

plt.title(“加载的子图”)
plt.show()
“`

7. 结论

在本教程中，我们展示了如何使用 Pandas 和 NetworkX 在本地进行子图抽样。我们通过一个简单的示例数据集展示了从数据加载、图创建、子图抽样到子图分析的完整过程。希望这些内容对您理解和应用子图抽样有所帮助。

参考资料

[1] NetworkX Documentation: https://networkx.github.io/documentation/stable/

[2] Pandas Documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

[3] Matplotlib Documentation: https://matplotlib.org/stable/contents.html

通过以上步骤，您应该能够成功地在本地进行子图抽样并进行相应的分析。希望这个示例能够帮助您更好地理解和应用子图抽样技术。