在NetworkX中按年分组，以计算年连接数

在NetworkX中，按年分组可以通过以下步骤来计算年连接数：

1. 导入必要的库和模块：

import networkx as nx
import pandas as pd

1. 创建一个空的有向图或无向图：

G = nx.Graph()  # 创建无向图
# G = nx.DiGraph()  # 创建有向图

1. 添加节点和边：

# 假设有一个包含年份和连接关系的数据集，例如一个DataFrame
data = pd.DataFrame({'Year': [2019, 2019, 2020, 2020, 2020],
                     'Node1': ['A', 'B', 'A', 'C', 'D'],
                     'Node2': ['B', 'C', 'C', 'D', 'E']})

# 遍历数据集，添加节点和边
for _, row in data.iterrows():
    G.add_edge(row['Node1'], row['Node2'], year=row['Year'])

1. 按年分组计算连接数：

yearly_connections = {}
for year in set(data['Year']):
    connections = G.subgraph([(u, v) for u, v, attrs in G.edges(data=True) if attrs['year'] == year])
    yearly_connections[year] = connections.number_of_edges()

以上代码将按年份分组计算了每年的连接数，并将结果存储在yearly_connections字典中，其中键是年份，值是该年的连接数。

NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络的Python库。它提供了丰富的功能和算法，用于分析网络结构和属性。通过使用NetworkX，可以轻松地构建和操作各种类型的网络，包括有向图和无向图。

应用场景：

• 社交网络分析：通过分析网络中的连接关系，了解社交网络的结构和特征。
• 网络流量分析：分析网络中的数据流动，识别异常流量和优化网络性能。
• 生物网络分析：研究生物体内的分子相互作用网络，揭示生物过程和疾病机制。
• 交通网络分析：分析交通网络的拓扑结构和流量分布，优化交通规划和路线选择。

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