Манипулирование сетевыми данными в R

У меня есть кадр данных, в котором детализируются веса ребер среди N узлов. Есть ли пакет для работы с такими данными?

Например, я хотел бы построить следующую информацию в виде сети:

  p1 p2 counts
1  a  b    100
2  a  c    200
3  a  d    100
4  b  c     80
5  b  d     90
6  b  e    100
7  c  d    100
8  c  e     40
9  d  e     60

Ответ 1

Один из вариантов - это network package, часть statnet семейство пакетов R для статистического анализа социальных сетей. Он обрабатывает сетевые данные разреженным образом, что хорошо для больших наборов данных.

Ниже я делаю следующее:

загрузите edgelist (первые два столбца) в сетевой объект
присваивать счетчикам атрибут edge, называемый весом.
постройте сеть с помощью gplot. (См. Страницу справки об изменении толщины краев.)
постройте социоматрицу (всего 5 × 5 наборов блоков, представляющих матрицу смежности, где ячейка (i, j) затенена относительным числом)

A = read.table(file="so.txt",header=T)
A
      p1 p2 counts
    1  a  b    100
    2  a  c    200
    3  a  d    100
    4  b  c     80
    5  b  d     90
    6  b  e    100
    7  c  d    100
    8  c  e     40
    9  d  e     60

library(network)
net = network(A[,1:2])
# Get summary information about your network
net
     Network attributes:
      vertices = 5 
      directed = TRUE 
      hyper = FALSE 
      loops = FALSE 
      multiple = FALSE 
      bipartite = FALSE 
      total edges= 9 
        missing edges= 0 
        non-missing edges= 9 
        Vertex attribute names: 
        vertex.names 
     adjacency matrix:
      a b c d e
    a 0 1 1 1 0
    b 0 0 1 1 1
    c 0 0 0 1 1
    d 0 0 0 0 1
    e 0 0 0 0 0

set.edge.attribute(net,"weight",A[,3])
gplot(net)

## Another cool feature
s = as.sociomatrix(net,attrname="weight")
plot.sociomatrix(s)

Ответ 2

Здесь, как сделать сетевой график данных в igraph:

d <- data.frame(p1=c('a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd'),
                p2=c('b', 'c', 'd', 'c', 'd', 'e', 'd', 'e', 'e'),
                counts=c(100, 200, 100,80, 90,100, 100,40,60))

library(igraph)
g <- graph.data.frame(d, directed=TRUE)
print(g, e=TRUE, v=TRUE)
tkplot(g, vertex.label=V(g)$name)

Ответ 3

Я также работаю в играфе. Один из способов создания графика - выписать список всех "от" до "узлов" в текстовый файл, который будет прочитан в виде объекта графика. Объект графа может быть подвергнут множеству графических теоретических процессов и может обрабатывать довольно большие сети.

Ответ 4

По моему опыту, igraph - мой любимый пакет для большой теоретико-графической работы. Это эффективная память и имеет очень хорошие алгоритмы. igraph использует внутреннюю структуру, похожую на edgelist.
Для более простых/мелких вещей я обычно использую пакет sna ( "анализ социальной сети" ). Это отлично подходит для интерактивной работы и построения небольших сетей. sna использует больше структуры данных матрицы смежности.