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这是我最近遇到的关于计算图深度的问题的后续问题。这涉及到 tidyverse 和 tidygraph。在阅读 tidygraph 之后,我觉得我应该好好尝试一下,但我在工作流程中遇到了一个新问题。

使用dplyrgroup_by()中的动词为每个组创建图形时,tidygraph 中的函数不是我想要的,但我找不到按预期设置和值的方法。这是一个可重现的示例:guess_df_type()as_tbl_graph()fromto

library(tidygraph)
library(tidyverse)

tmp <- tibble(
  id_head = as.integer(c(4,4,4,4,4,4,5,5,5,5)),
  id_sec  = as.integer(c(1,1,1,2,2,2,1,1,2,2)),
  token   = as.integer(c(1,2,3,1,2,3,1,2,1,2)),
  head    = as.integer(c(2,2,2,1,1,2,2,2,2,2)),
  root    = as.integer(c(2,2,2,1,1,1,2,2,2,2))
) 
tmp %>%
  group_by(id_head, id_sec) %>% 
  as_tbl_graph()

结果是:

# A tbl_graph: 4 nodes and 10 edges
#
# An undirected multigraph with 1 component
#
# Node Data: 4 x 1 (active)
   name
  <chr>
1     4
2     5
3     1
4     2
#
# Edge Data: 10 x 5
   from    to token  head  root
  <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     3     1     2     2
2     1     3     2     2     2
3     1     3     3     2     2
# ... with 7 more rows

节点不是取自 token 列,而是取自id_headid_sec

在进一步研究之后,我将其重命名为tokenand ,这至少解决了第一个问题:headfromto

tmp %>% 
  rename(
    from = token,
    to = head
  ) %>% 
  as_tbl_graph(directed = FALSE) 

结果:

# A tbl_graph: 3 nodes and 10 edges
#
# An undirected multigraph with 1 component
#
# Node Data: 3 x 1 (active)
   name
  <chr>
1     1
2     2
3     3
#
# Edge Data: 10 x 5
   from    to id_head id_sec  root
  <int> <int>   <int>  <int> <int>
1     1     2       4      1     2
2     2     2       4      1     2
3     2     3       4      1     2
# ... with 7 more rows

让我进一步阐述我遇到的问题。当我尝试在图中使用 group_by(id_head,id_sec) 时,结果是一个错误:

tmp %>% 
  as_tbl_graph() %>%
  group_by(id_head, id_sec)

grouped_df_impl(data, unname(vars), drop) 中的错误:

id_head未知

所以无论哪种方式,我都不明白如何将 group_by 与 tidygraph 一起使用。很感谢任何形式的帮助!提前致谢。

另外,很抱歉使用 igraph 作为标签,它应该是 tidygraph,但它还不存在。tidygraph 是建立在 igraph 和 tidyverse 之上的。

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1 回答 1

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对于第一个问题,我有点不确定您的 data.frame 应该如何解析为图形 - tidygraph 包含有关它理解的所有图形表示的文档,我建议您查阅这个。

对于第二个问题 - 这只是节点处于活动状态而边缘包含您要分组的变量的问题。只需在分组之前激活边缘......

tmp %>% 
  rename(
    from = token,
    to = head
  ) %>%
  as_tbl_graph() %>%
  activate(edges) %>%
  group_by(id_head, id_sec)
于 2018-01-03T14:26:45.270 回答