从Pandas DataFrame构造NetworkX图

NetworkX期望一个（节点和边的）方阵，也许*您想通过它：

In [11]: df2 = pd.concat([df, df.T]).fillna(0)

注意：索引和列的顺序相同很重要！

In [12]: df2 = df2.reindex(df2.columns)In [13]: df2Out[13]:        Bar  Bat  Baz  Foo  Loc 1  Loc 2  Loc 3  Loc 4  Loc 5  Loc 6  Loc 7  QuuxBar      0    0    0    0      0      0      1      1      0      1      1     0Bat      0    0    0    0      0      0      1      0      0      1      0     0Baz      0    0    0    0      0      0      1      0      0      0      0     0Foo      0    0    0    0      0      0      1      1      0      0      0     0Loc 1    0    0    0    0      0      0      0      0      0      0      0     1Loc 2    0    0    0    0      0      0      0      0      0      0      0     0Loc 3    1    1    1    1      0      0      0      0      0      0      0     0Loc 4    1    0    0    1      0      0      0      0      0      0      0     0Loc 5    0    0    0    0      0      0      0      0      0      0      0     0Loc 6    1    1    0    0      0      0      0      0      0      0      0     0Loc 7    1    0    0    0      0      0      0      0      0      0      0     0Quux     0    0    0    0      1      0      0      0      0      0      0     0In[14]: graph = nx.from_numpy_matrix(df2.values)

如果您希望这样做，则不会将列/索引名称传递给图形

relabel_nodes

In [15]: graph = nx.relabel_nodes(graph, dict(enumerate(df2.columns))) # is there nicer  way than dict . enumerate ?

*目前尚不清楚所需图形的列和索引代表什么。