如何从 R 中的分组数据框中获取边列表(无向图)?

How to get an edge list (undirected graph) from a grouped dataframe in R?

我创建了一个网络,人们可以在其中连接到特定事件(事件 1 的参与者连接到节点 "event1")。

我想知道是否可以删除节点 "event" 并直接 link 将参与该事件的人员聚集在一起。

我过去曾使用 Excel 处理原始数据,做过类似的事情。我想知道在不离开 R 的情况下是否有更快更好的方法。

数据集如下所示:

net1
from        to 
Person 1   Event1 
Person 2   Event1 
Person 3   Event2
Person 4   Event2 
Person 5   Event2 
Person 6   Event3
...

例如,我想删除 "Event1" 并将 Person1 和 Person2 连接在一起。

如果我不能提供更好的代码,我很抱歉。但是不知道从何入手才能这样操作

我们可以使用 tidyverse 来做到这一点。

  1. group_splitkeep = FALSE 参数将数据帧按 to 列拆分为数据帧列表,同时删除输出中的分组变量。

  2. map_dfr 通过查找 from 和自身的所有组合(如 expand.grid)来扩展每个数据帧。 _dfr表示输出列表将row-bind组成dataframe

  3. pmap_dfr 对数据帧的每一行进行操作,并水平排序 (sort(c(...)))。需要 set_names 来排列排序后的列。 tibble(!!! 将排序后的向量拼接成 tibble 的一行,有效地将其变成行向量。

  4. filterdistinct 分别删除 self-loops 和重复链接。

请注意,group_splitgroup_map 目前都是实验性功能。请谨慎使用。

library(tidyverse)

net1 %>%
  group_by(to) %>%
  group_split(keep = FALSE) %>%
  map_dfr(expand, crossing(from, to = from)) %>%
  pmap_dfr(~ tibble(!!!sort(c(...)) %>% set_names(c("from", "to")))) %>%
  filter(from != to) %>%
  distinct()

group_map:

net1 %>%
  group_by(temp = to) %>%
  group_map(~ expand(.x, crossing(from, to = from))) %>%
  ungroup() %>%
  select(-temp) %>%
  pmap_dfr(~ tibble(!!!sort(c(...)) %>% set_names(c("from", "to")))) %>%
  filter(from != to) %>%
  distinct()

inner_join:

net1 %>%
  inner_join(net1, by = "to") %>%
  select(from = from.x, to = from.y) %>%
  pmap_dfr(~ tibble(!!!sort(c(...)) %>% set_names(c("from", "to")))) %>%
  filter(from != to) %>%
  distinct()

我们也可以用graph_from_data_frame代替pmap_dfr到return一个无向图(一定要在[=74之前加载igraph =]加载tidyverse,否则,你可能会得到一些意想不到的错误):

library(igraph)
library(tidyverse)

net1 %>%
  inner_join(net1, by = "to") %>%
  select(from = from.x, to = from.y) %>%
  igraph::graph_from_data_frame(directed = FALSE) %>%
  igraph::as_data_frame(what = "edges") %>%
  filter(from != to) %>%
  distinct()

输出:

# A tibble: 4 x 2
  from     to      
  <chr>    <chr>   
1 Person_1 Person_2
2 Person_3 Person_4
3 Person_3 Person_5
4 Person_4 Person_5

数据:

net1 <- structure(list(from = c("Person_1", "Person_2", "Person_3", "Person_4", 
"Person_5", "Person_6"), to = c("Event1", "Event1", "Event2", 
"Event2", "Event2", "Event3")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))