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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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DataFrameのデータからNetworkXを使った隣接行列の作り方

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2020/07/19 06:59

padasのDataframeで以下のようなデータを持っており、
pythoneのライブラリの「networkX」を使ってネットワーク分析をしたいと考えております。

||user1|user2|time|
|:--|:--:|--:|
1|1|5|15
2|1|6|30
3|1|6|30
4|2|8|20
5|3|8|15
6|1|5|20

データの意味合いは、1対1の会話時間を集計しており
1人目を「uid1」、2人目を「uid2」で表しており、
その会話時間は「time」に入っています。
なお、1日の会話時間の発生を集計しているため、例えば1行目と6行目は
同じ「1」と「5」の会話時間ですが、時間を開けて2回発生しているため、データが2行つくられています。

以下、やりたいことが2つあり、pythonのコードを教えていただけますでしょうか。

【やりたいこと①:重み付けがないネットワーク分析】
・上記のDataFrameのデータから、uid1とuid2の組み合わせの隣接行列に変換する。
・隣接行列の値は、0と1で会話が発生していたら1
・その結果を、NetworkXの無向グラフで描画する。
・その際、1行目と6行目は同じuserである「1」と「5」の会話時間が期間中に2回発生していることになりますが、
重みつけを考慮しないので、同一集計され「1」になる。

【やりたいこと②:重み付けがあるネットワーク分析】
・上記のDataFrameのデータから、uid1とuid2の組み合わせの隣接行列に変換する。
・隣接行列の値は、任意の数値で、timeの合計時間を集計する。
・その結果を、NetworkXの無向グラフで描画する。
・その際、1行目と6行目は同じuserである「1」と「5」の会話時間が期間中に2回発生していることになりますが、
重みつけを考慮するので、timeの合計値を集計して(15+20の)「35」と表示される。

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投稿2020/07/19 12:00

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