我想分析通过共享公司董事相关的公司数据集 . 问题是我首先创建一个二分网络，然后使用它的投影，我不知道何时附加顶点属性 .
我从一个包含以下列的大型数据框开始：
CompanyID，Director ID，CompanyName，Revenue，Size，Ticker，DirectorName，Director Position，ChairmanDummy，NumberofBoardSeats
我把df变成了一个图：net <-graph.data.frame（df，directed = FALSE）
这给了我一个图表（“net”）：CompanyID，Director ID关系
我不能在这个阶段添加顶点属性，因为它是一个二分网络，我只有一个公司顶点的属性表（列号CompanyID，Director ID，CompanyName，Revenue，Size，Ticker） . 如果我尝试包含“vertices = nodes” - 节点是包含公司顶点的文件，我得到错误：“边缘列表中的某些顶点名称未列在顶点数据框中”可能是因为该表不包含导向器顶点上的数据 .
所以我继续采取我感兴趣的二分投影：
V（net）$ type < - V（net）$ name％in％df $ source table（net $ type）is_bipartite（net）
net.list <-bipartite_projection（net，multiplicity = TRUE）firm <-net.list [[1]]
在这里，公司是公司 - 公司关系的预测，两家公司共享同一公司董事 .
但是，在这一点上，一旦我创建了图形，如何在每个顶点（每个公司）上添加关于属性的数据？
如上所述，我有“节点”文件，其中包含与每家公司相关的信息，但我不知道如何将其附加到公司图表 .
我尝试将图形导出为data.frame :( Firms.df < - as_data_frame（firm）但是得到错误“不能强制类”“igraph”“到data.frame”
作为一个相关的问题，我不确定如何处理导演顶点的信息，这些信息是我基本上放弃的二分投影的一部分 . 其中一些是董事属性（姓名，董事职位数），但其他属于公司董事对（职位） . 这些对我的分析来说不太有用，但我的感觉是我需要对初始数据框进行分组以选择我感兴趣的功能（例如，只有属于10个或更多板的导向器），然后从结果中构建网络 . 数据子集 - 这是接近它们的最佳方式吗？
任何帮助将非常感激 .