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我正在对 R 中的公司网络进行分析，并试图将我的 igraph 结果导出到数据框中。

这是一个可重现的示例：

library(igraph)
sample <- data.frame(ID = 1:8, org_ID = c(5,4,1,2,2,2,5,7), mon = c("199801", "199802","199802","199802","199904","199912","200001", "200012"))

create.graphs <- function(df){
g <- graph.data.frame(d = df, directed = TRUE)
g <- simplify(g, remove.multiple = FALSE, remove.loops = TRUE)
E(g)$weight <- count_multiple(g)

#calculate global values
g$centrality <- centralization.degree(g)
#calculate local values
g$indegree <- degree(g, mode = "in",
                   loops = FALSE, normalized = FALSE)

return(g)
}

df.list <- split(sample, sample$mon)
g <- lapply(df.list, create.graphs)

如您所见，我有多个月的图表。我想将其导出到纵向数据，其中每一行代表一个月（每个 ID），每一列代表相应的网络度量。

到目前为止，我已经设法创建了一个数据框，但不是如何通过图表列表运行它并将其放入合适的格式。另一个问题可能是图表具有不同数量的节点（有些大约有 25 个，有些超过 40 个），但理论上我的回归模型应该将其识别为缺失。

output <- data.frame(Centrality = g$`199801`$centrality,
        Indegree = g$`199801`$indegree)
output
summary(output)

我尝试为此编写一个类似于上面的函数，但不幸的是无济于事。

提前感谢您阅读本文，非常感谢您的帮助

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我想分享我是如何解决它的（感谢 Dave2e 的建议）。

请注意， ci$monat 在原始数据中定义了我的时间段，因此每个时间点一行。

sumarTable <- data.frame(time = unique(ci$monat))

sumarTable$indegree <- lapply(g, function(x){x$indegree})
sumarTable$outdegree <- lapply(g, function(x){x$outdegree})
sumarTable$constraint <- lapply(g, function(x){x$constraint})

ETC

编辑：为了导出这些值，我不得不“展平”列表：

sumarTable$indegree <- vapply(sumarTable$indegree, paste, collapse = ", ", character(1L))
sumarTable$outdegree <- vapply(sumarTable$outdegree, paste, collapse = ", ", character(1L))
sumarTable$constraint <- vapply(sumarTable$constraint, paste, collapse = ", ", character(1L))
于 2017-07-16T12:44:11.130 回答