如何解决如何在networkx和pandas中使用字符串相似性而不是精确字符串匹配G.neighbors连接节点
G1 = nx.from_pandas_edgelist(df,'Name','State')
G2 = nx.from_pandas_edgelist(df,'State','Name')
GT = nx.compose(G1,G2)
print(GT.neighbors(node))
如何通过相似节点(字符串匹配)而不是匹配相同节点来连接节点?
解决方法
import networkx as nx
from fuzzywuzzy import fuzz
def hot_insert_edge_str_match(G):
for node in G.nodes():
for non_neighbor in list(nx.non_neighbors(G,node)):
if fuzz.ratio(node,non_neighbor) > 90:
print("string matched",node,non_neighbor)
G.add_edge(node,non_neighbor)
解决方法是手动循环遍历所有节点和非邻居,如果两个字符串匹配且高于阈值,则连接它们
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