在R,I有一个加权无向图作为对象的igraph:
IGRAPH e7a8fac UNW- 306 2829 --
+ attr: name (v/c), label (v/c), nom (v/c), sigle (v/c), statut (v/c), champ (v/c), cp (v/c), info (v/c), weight (e/n)
+ edges from e7a8fac (vertex names):
[1] 3 --9 7 --13 7 --15 13--15 11--16 15--17 6 --18 13--20 15--20 20--21 6 --25 18--25 6 --28 10--28 15--28 17--28 18--28 20--28 25--28
[20] 23--30 15--31 17--31 28--31 6 --33 17--33 18--33 22--33 25--33 28--33 7 --34 13--34 15--34 17--34 16--35 34--36 15--37 18--37 20--37
[39] 25--37 28--37 13--43 17--43 18--43 25--43 28--43 33--43 34--43 11--44 13--44 20--44 23--44 30--44 31--44 34--44 40--45 13--47 43--47
[58] 44--47 13--48 15--48 16--48 17--48 20--48 28--48 31--48 34--48 37--48 44--48 45--48 21--54 13--58 34--58 44--58 48--58 10--61 15--61
+ ... omitted several edges
我用另一个包(TNET)来计算几个指标。在结束时,我有4列的数据帧:
id degree strength degree_alpha
[1,] 1 0 0.00000 0.000000
[2,] 2 2 3.00000 2.449490
[3,] 3 1 2.00000 1.414214
[4,] 4 1 2.00000 1.414214
[5,] 5 0 0.00000 0.000000
[6,] 6 25 19.10897 21.856906
我想添加三列(degree
,strength
,degree_alpha
)作为顶点具有匹配的ID属性(在数据帧列id
,属性name
中的igraph)。
IGRAPH set_vertex_attr
似乎是使用工具,但我无法弄清楚如何使它经过一个数据帧,只添加属性到现有节点。
对于我来说,我认为这样做最简单的方法是:
igraph::as_data_frame
你会真正得到的数据帧的列表,如果你输入的参数what = 'both'
graph_from_data_frame
更新的节点列表和边列表重新创建图表.
library(dplyr)
g <- make_graph('zachary') %>%
set_edge_attr(., 'weight', value = runif(ecount(.), 1, 10)) %>%
set_vertex_attr(., 'name', value = V(.) %>% as.numeric)
fake_data <- tibble(
id = V(g) %>% as.numeric(),
degree = degree(g),
strength = strength(g)
)
df <- igraph::as_data_frame(g, 'both')
df$vertices <- df$vertices %>%
left_join(fake_data, c('name'='id'))
updated_g <- graph_from_data_frame(df$edges,
directed = F,
vertices = df$vertices)
如果你不想从数据格式来回转换,那么,你可以使用set_vertex_attr
。
V(g)
你不能重复顶点的载体,你需要通过一个顶点属性来遍历所有的顶点具有。.
updated_g2 <- g %>%
set_vertex_attr(.,
name = 'degree',
index = V(g),
value = sapply(V(g)$name, function(x){
fake_data %>%
filter(id == x) %>%
.$degree
})) %>%
set_vertex_attr(.,
name = 'strength',
index = V(g),
value = sapply(V(g)$name, function(x){
fake_data %>%
filter(id == x) %>%
.$strength
}))