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用于在R中绘制iGraph的子集数据框

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我正在研究下面显示的数据框架 .

S.no                tmp     size
     1               tmp1      100
     2         tmp2, tmp3      200
     3   tmp1, tmp2, tmp3       50

我想要做的是绘制一个igraph图，其中每个tmp是一个顶点并且到达边缘，每一行中的tmp值将具有该特定行中tmp值的其余部分的边缘 . 节点大小与size列成比例 . 节点tmp1的大小应该是150（100 50），类似地，tmp2应该具有节点大小250（200 50） .

我试过这种方式，Subset数据框 .

df <- table[3,2]  
df                               # gives output as "tmp1, tmp2, tmp3"  
class(df)                        # data frame  
df <- gsub(", ",":",df)  
df                               # gives output as "tmp1:tmp2:tmp3"  
graph <- graph.formula(df:df)    # graph.formula(:) to map every vertex
                                 # to other vertices.

当我这样做时，我得到一个图中的单个节点，即它将字符df作为顶点 . 我已经尝试使用as.list（），as.character（）明确地将df强制转换为字符类型，列表类型，但它不起作用 .

我已经浏览了图形网站中的graph.data.frame（）函数手册，但无法理解如何以列方式输入顶点数据 .

我被困在这里几个小时，我在这里是个新手 . 请帮忙！

r dataframe igraph subset

2 回答

  • 0

    这是R友好表格中的样本数据

    df <- data.frame(
    S.no = 1:3, 
    tmp = c("tmp1", "tmp2, tmp3", "tmp1, tmp2, tmp3"), 
    size = c(100, 200, 50), stringsAsFactors=F
)

    首先，我想扩展 tmp 列，以便每行有一个值

    ddf<-with(df, do.call(rbind, 
    Map(cbind.data.frame, S.no=S.no, tmp=strsplit(tmp, ", "), size=size)
))

    ＃

    S.no  tmp size
# 1    1 tmp1  100
# 2    2 tmp2  200
# 3    2 tmp3  200
# 4    3 tmp1   50
# 5    3 tmp2   50
# 6    3 tmp3   50

    现在我可以根据S.no组号组装边缘列表

    el <- do.call(rbind, Filter(length, lapply(split(ddf$tmp, ddf$S.no), function(x) 
    if (length(x)>=2) t(combn(as.character(x),2)) )))

#      [,1]   [,2]  
# [1,] "tmp2" "tmp3"
# [2,] "tmp1" "tmp2"
# [3,] "tmp1" "tmp3"
# [4,] "tmp2" "tmp3"

    基本上我们只是寻找具有至少两个节点的组，然后采用这些顶点的所有可能组合来为每个组创建边缘列表，然后我们将所有内容绑定在一起 .

    最后，我们使用聚合计算节点大小

    vx <- aggregate(size~tmp, ddf, sum)

#    tmp size
# 1 tmp1  150
# 2 tmp2  250
# 3 tmp3  250

    现在我们只是以图表形式将它们组合在一起

    gg <- graph.edgelist(el, FALSE)
V(gg)[as.character(vx[,1])]$size <- vx[,2]
plot(gg)

    enter image description here

    您可能希望将尺寸重新缩放到更合理的尺寸以查看边缘

    torange<-function(x, new.min=25, new.max=50) {
    (x-min(x))/diff(range(x)) * (new.max-new.min) + new.min
}    
V(gg)$size <- torange(V(gg)$size)
plot(gg)

    enter image description here

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  • 0

    你也可以用 cSplit

    library(data.table)
 library(devtools)
 source_gist(11380733) 

df <- data.frame(
S.no = 1:3, 
tmp = c("tmp1", "tmp2, tmp3", "tmp1, tmp2, tmp3"), 
size = c(100, 200, 50), stringsAsFactors=F
 )

ddf <- cSplit(df, "tmp", ", ", "long")
el1 <- as.matrix(ddf[,.SD[.N>=2], by=S.no][,
                       {tmp <- combn(tmp,2)
                       list(tmp[1,], tmp[2,])},
                           by=S.no][,S.no:=NULL])

vx <-  as.data.frame(ddf[, list(size=sum(size)), by=tmp])
gg <- graph.edgelist(el1, FALSE)

V(gg)[as.character(vx[,1])]$size <- vx[,2]
plot(gg)
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