创建图形（网络分析 R）？

Question

我是 R 的新手，遇到以下问题：

我正在 Twitter 上研究比利时的政客，想看看 Twitter 上的政党内部是否形成了任何网络。

我有两个数据文件

包含政客是否有联系的矩阵文件 (politicixpolitici.csv)
包含所有政客的文件名字、姓名、政党、twitterhandle 和议会
(data.csv)

我想创建一个显示网络的图表，但节点按其政党着色（此变量在 data.csv 文件中称为 'fractie'）。

我尝试过如下操作：

首先，我尝试按如下方式合并文件：

rownames(politicicsv) <- politicicsv[,'TwitterHandle']
test <- cbind(politicixpolitici, 
              politicicsv[, "Fractie"][match(rownames(politicixpolitici), 
                                             rownames(politicicsv))])

=> 我已经绘制了这个网络，但结果很草率，而且名字都在上面，很难看清 + 节点显然没有根据派对着色。

然后，我尝试使用 statnet，但是当我想创建图形时，我在创建顶点属性时遇到了问题：

fractie <- get.vertex.attribute(politicicsv, "Fractie") 

Error in get.vertex.attribute(politicicsv, "Fractie") : 
  get.vertex.attribute requires an argument of class network.

谁能帮我绘制这个网络，节点根据他们所属的政党 ("Fractie") 着色？

可以找到文件here

谢谢，这对我的论文很有帮助。

Answer 1

Can someone help me in plotting this network, with the nodes colored according to the political party ("Fractie") they belong to?

你可以这样做

df <- read.csv("data.csv") 
m <- as.matrix(read.csv2("politicixpolitici.csv", row.names = 1))
library(igraph)
g <- simplify(graph_from_adjacency_matrix(m))
# Color palette:
(pal <- setNames(
  colorRampPalette(categorical_pal(8))(nlevels(df$Fractie)), 
  levels(df$Fractie)) ) 
#         CD&V    Ecolo-Groen          Groen           N-VA Onafhankelijke 
#    "#E69F00"      "#81ADA3"      "#33ABB9"      "#18A56E"      "#C0D64B" 
#     Open vld       Open Vld           sp.a             VB  Vlaams Belang 
#    "#77AB7A"      "#2A6D8E"      "#BF5F11"      "#CF6E64"      "#BC82A2" 
# Vuye&Wouters 
#    "#999999" 
V(g)$color <- pal[df$Fractie[match(V(g)$name, df$TwitterHandle)]]
set.seed(1); coords <- layout_with_fr(g)
plot(g, 
  layout=coords, vertex.label.cex=.2, vertex.size=2, 
  edge.arrow.size=0, edge.lty="blank", asp = 0)

或尝试互动情节：

library(visNetwork)
visIgraph(g) %>% 
  visIgraphLayout(layout="layout.norm", layoutMatrix = coords, type = "full")

总而言之，我建议将您的图形导出到 gephi 并在那里以交互方式试验其他布局和可视化。

创建图形（网络分析 R）？

Create graph (network analysis R)?

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