如何重新排列我的会议参与者数据以可视化网络？

如何解决如何重新排列我的会议参与者数据以可视化网络？

我有一个问题，关于如何尝试重新排列我的数据并尝试在 R 中构建交互的“网络”可视化。基本上我有一个会议列表及其组织如下：

会议ID	参加者
1	约翰
1	标记
1	凯文
2	凯文
2	山姆

我想创建一个可视化，显示任何人都与之交谈过的人际网络。因此，例如，如果我选择 Kevin，我希望中心节点是 Kevin，其中两个连接的节点分别代表 Sam、Mark 和 John，因为 Kevin 参加了与他们所有人的会议。根据交互次数调整节点的大小也很酷。

如果您能帮助将数据重新排列为以下形状，那也很有用，然后我可以尝试从那里解决问题。

个人	联系方式	交互数量
凯文	约翰	1
凯文	标记	1
凯文	山姆	1

解决方法

有几个软件包可以帮助可视化网络（也称为图形）。有关详细信息，请参阅 CRAN 上的 gR 任务视图 (https://cran.r-project.org/web/views/gR.html)。

这是使用 diagram 包的一种方法（假设 John 和 Mark 也应该连接，因为他们可以在会议 1 中相互交谈）。

library(diagram)

mydat <- data.frame(ID=rep(1:2,c(3,2)),Attendee=c('John','Mark','Kevin','Sam'))

people <- unique(mydat$Attendee)

mydat$personID <- match(mydat$Attendee,people)

M <- matrix(0,nrow=length(people),ncol=length(people))

# break data frame into meetings
mydat2 <- split(mydat,mydat$ID)

# update M for each meeting
for(df in mydat2) {
  combs <- combn(df$personID,2)
  M[t(combs)] <- df$ID[1]
}


plotmat(M,name=people,curve=0,arr.type='none')

,

为了重塑您的数据，您可以使用 dplyr 中的 purrr 和 tidyverse。这是关于使用 ggraph 可视化网络的章节。

第一步，您可以像这样转换数据：

library(dplyr)
library(purrr)

data <- tibble(
  Attendee = c('John','Sam','John'),ID = c(1,1,2,2))

data %>% 
  arrange(ID,Attendee) %>%
  group_by(ID) %>%
  filter(n() > 1) %>%
  split(.$ID) %>%
  map(.,1) %>%
  map(~combn(.x,m = 2)) %>%
  map(~t(.x)) %>%
  map_dfr(as_tibble) %>%
  group_by(V1,V2) %>%
  summarise(
    N = n()) %>%
  ungroup()

结果：

# A tibble: 5 x 3
  V1    V2        N
  <chr> <chr> <int>
1 John  Kevin     2
2 John  Mark      1
3 John  Sam       1
4 Kevin Mark      1
5 Kevin Sam       1

这改编自 W.R. Chase 在 this article 中的解释。

附： 发布与数据和 r 相关的问题时，它有助于发布示例数据，如here 所述。