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我试图找出图中的哪些边是双向的。每一行都是一条边。对于每个起始节点 A，如果它们以节点 A 作为结束点，我将搜索每个相应的结束节点 B：

for ending_point_B in nodeA:
    nodeA in ending_points_of_B

现在忽略 df['S'] 中的重复条目。如何优化此搜索？我怀疑类似于 groupby 的东西。这种方式对于我的真实图表来说需要太多时间。

谢谢

from pandas import *

def missing_node(node):
    set1 = set(df[df.E == node].S.values)
    set2 = set(df.E[df.S == node].values)
    return list(set1.difference(set2))

x = [1,1,2,2,3]
y = [2,3,1,3,1]

df = DataFrame([x,y]).T
df.columns = ['S','E'] #Start & End

df['Missing'] = df.S.apply(missing_node)

df:

   S  E Missing
0  1  2      []
1  1  3      []
2  2  1      []
3  2  3      []
4  3  1     [2]
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2 回答 2

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如果我正确理解您的问题，您需要找到所有非双向的节点对。在上面的示例中，唯一这样的一对节点是 2 和 3。鉴于此，您可以执行以下操作：

In [1]: df['is_bi'] = df.index.map(lambda x: np.any(map(lambda y: np.all(y), df.ix[x][['E', 'S']].values == df.values)))
In [2]: df
Out[2]:
   S  E  is_bi
0  1  2   True
1  1  3   True
2  2  1   True
3  2  3  False
4  3  1   True

所以df[-df.is_bi]会给你所有非双向的节点对：

In [3]: df[-df.is_bi][['S', 'E']]
Out[3]: 
   S  E
3  2  3

我觉得我过于复杂了，必须有一种方法可以使用 pandas-native 函数来做到这一点，但上面的解决方案可以解决问题。

于 2012-06-21T03:57:18.193 回答
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Pandas 很棒，但不确定你是否需要它。类似以下内容应该为您提供非双向链接：

x = [1,1,2,2,3]
y = [2,3,1,3,1]

fwd = set( zip(x,y) )
rev = set( zip(y,x) )
print ' not bi: ', fwd.difference(rev)

这将返回：

不是双：set([(2, 3)])

于 2012-06-21T12:22:08.997 回答