由网络中错误的属性分配导致的KeyError？

2023-03-27 02:12| 来源: 网络整理| 查看: 265

本文介绍了由网络中错误的属性分配导致的KeyError？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！问题描述

我有一个格式不正确的数据集，因为它包含以下列

Source Target Label_Source Label_Target E N 0.0 0.0 A B 1.0 1.0 A C 1.0 0.0 A D 1.0 0.0 A N 1.0 0.0 S G 0.0 0.0 S L 0.0 1.0 S C 0.0 0.0

LABEL_SOURCE和LABEL_Target是节点属性LABEL_SOURCE是源属性，而LABEL_Target是目标属性。正在尝试复制以下项目：https://www.fatalerrors.org/a/python-networkx-learning-notes.html，我遇到了一些错误，包括由于Label_Source导致的KeyError。正如以下答案所解释的：KeyError after re-running the (same) code，该问题似乎是由边/节点属性中的错误赋值引起的，因为代码将Label_Source读取为边的属性。正如我所说，我想复制这个项目，所以任何可能使其成为可能的格式都是可以接受的。然而，我真的很感激有人能解释(不仅仅是展示)如何解决这个问题，因为我不清楚是什么推动了这个问题。到目前为止，我所做的工作如下：

import networkx as nx from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd G = nx.from_pandas_edgelist(filtered, 'Source', 'Target', edge_attr=True) df_pos = nx.spring_layout(G,k = 0.3) nx.draw_networkx(G, df_pos) plt.show() node_color = [ '#1f78b4' if G.nodes[v]["Label_Source"] == 0 # actually this assignment should just Label and it should include also Target, so the whole list of nodes and their labels. A way to address this would be to select all distinct nodes in the network and their labels else '#33a02c' for v in G] # Iterate through all edges for v, w in G.edges: if G.nodes[v]["Label_Source"] == G.nodes[w]["Label_Source"]: # this should refer to all the Labels G.edges[v, w]["internal"] = True else: G.edges[v, w]["internal"] = False

如果你能帮助我了解如何修复这个问题并复制代码，那就太好了。我想错误还在于试图循环访问字符串而不是索引。

推荐答案

创建图表后：

G = nx.from_pandas_edgelist(filtered, 'Source', 'Target', edge_attr=True) df_pos = nx.spring_layout(G,k = 0.3)

您具有以下属性：

# For edges: print(G.edges(data=True)) [('E', 'N', {'Label_Source': 0.0, 'Label_Target': 0.0}), ('N', 'A', {'Label_Source': 1.0, 'Label_Target': 0.0}), # Problem here ('A', 'B', {'Label_Source': 1.0, 'Label_Target': 1.0}), ('A', 'C', {'Label_Source': 1.0, 'Label_Target': 0.0}), ('A', 'D', {'Label_Source': 1.0, 'Label_Target': 0.0}), ('C', 'S', {'Label_Source': 0.0, 'Label_Target': 0.0}), ('S', 'G', {'Label_Source': 0.0, 'Label_Target': 0.0}), ('S', 'L', {'Label_Source': 0.0, 'Label_Target': 1.0})] # For nodes: print(G.nodes(data=True)) [('E', {}), ('N', {}), ('A', {}), ('B', {}), ('C', {}), ('D', {}), ('S', {}), ('G', {}), ('L', {})]

如您所见，节点没有属性。您必须将Label_xxx值从边缘属性复制到右侧节点：

# Don't use it, check update below for source, target, attribs in G.edges(data=True): G.nodes['Label'] = int(attribs['Label_Source']) G.nodes[target]['Label'] = int(attribs['Label_Target']) print(G.nodes(data=True)) [('E', {'Label': 0}), ('N', {'Label': 1}), ('A', {'Label': 1}), ('B', {'Label': 1}), ('C', {'Label': 0}), ('D', {'Label': 0}), ('S', {'Label': 0}), ('G', {'Label': 0}), ('L', {'Label': 1})]

现在您可以为图形的每个节点设置颜色：

node_color = ['#1f78b4' if v == 0 else '#33a02c' for v in nx.get_node_attributes(G, 'Label').values()] print(node_color) ['#1f78b4', '#33a02c', '#33a02c', '#33a02c', '#1f78b4', '#1f78b4', '#1f78b4', '#1f78b4', '#33a02c']

最后一步：

nx.draw_networkx(G, df_pos, label=True, node_color=node_color) plt.show()

更新

我认为将颜色分配给节点的代码有问题。某些节点的颜色错误(例如，它们应该是绿色的，而它们是蓝色的)。

问题在于边('A', 'N') -> (1, 0)，它被存储为('N', 'A') -> (1, 0)，因为您的图不是有向的，所以边是('A', 'N')还是('N', 'A')并不重要。如果对您的问题有意义，您可以使用create_using=nx.DiGraph选项创建图表来解决此问题。

另一种解决方案是不从边属性创建Label属性，而是像我的previous answer建议的那样从数据帧创建属性：

for _, sr in df.iterrows(): G.nodes[sr['Source']]['Label'] = int(sr['Label_Source']) G.nodes[sr['Target']]['Label'] = int(sr['Label_Target']) print(G.nodes(data=True)) [('E', {'Label': 0}), ('N', {'Label': 0}), ('A', {'Label': 1}), ('B', {'Label': 1}), ('C', {'Label': 0}), ('D', {'Label': 0}), ('S', {'Label': 0}), ('G', {'Label': 0}), ('L', {'Label': 1})]

现在，您拥有每个节点的正确Label属性：

这篇关于由网络中错误的属性分配导致的KeyError？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，WP2

由网络中错误的属性分配导致的KeyError？为WP2原创文章，链接：https://m.wp2.cn/other/%e7%94%b1%e7%bd%91%e7%bb%9c%e4%b8%ad%e9%94%99%e8%af%af%e7%9a%84%e5%b1%9e%e6%80%a7%e5%88%86%e9%85%8d%e5%af%bc%e8%87%b4%e7%9a%84keyerror%ef%bc%9f/

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