r - 从数据帧中的二进制和字符变量创建双模网络
问题描述
SNA 人员:我正在尝试从 R 中的数据框创建一个双模式网络。我有一个组织列表,这些组织通过父组织中的共同成员资格连接。我在该组织中拥有以二进制变量编码的成员资格。我已经通过以下代码(来自基于二进制变量的创建邻接矩阵)成功地创建了基于这些数据的社会矩阵和后续网络对象:
library(statnet)
org <- c("A","B","C","D","E","F","G","H","I","J")
link <- c(1,0,0,0,1,1,0,0,1,1)
person <- c("Mary","Michael","Mary","Jane","Jimmy",
"Johnny","Becky","Bobby","Becky","Becky")
df <- data.frame(org,link,person)
socmat1 <- tcrossprod(df$link)
rownames(socmat1) <- df$org
colnames(socmat1) <- df$org
diag(socmat1) <- 0
socmat1
#> A B C D E F G H I J
#> A 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1
#> B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> C 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> D 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> E 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1
#> F 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1
#> G 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> H 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> I 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1
#> J 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0
testnet <- as.network(x = socmat1,
directed = FALSE,
loops = FALSE,
matrix.type = "adjacency"
)
testnet
#> Network attributes:
#> vertices = 10
#> directed = FALSE
#> hyper = FALSE
#> loops = FALSE
#> multiple = FALSE
#> bipartite = FALSE
#> total edges= 10
#> missing edges= 0
#> non-missing edges= 10
#>
#> Vertex attribute names:
#> vertex.names
#>
#> No edge attributes
由reprex 包(v0.3.0)于 2020 年 10 月 24 日创建
但是,我显然不能使用tcrossprod()
类似的方法来与组织连接的个人实现相同的结果,反之亦然,如下面的代码所示:
socmat2 <- tcrossprod(df$org)
#> Error in df$org: object of type 'closure' is not subsettable
rownames(socmat2) <- df$person
#> Error in df$person: object of type 'closure' is not subsettable
colnames(socmat2) <- df$person
#> Error in df$person: object of type 'closure' is not subsettable
diag(socmat2) <- 0
#> Error in diag(socmat2) <- 0: object 'socmat2' not found
socmat2
#> Error in eval(expr, envir, enclos): object 'socmat2' not found
如何创建一个双模式网络,第一组边是组织在更大组织中的成员身份(由链接变量表示),第二组边是个人在组织中的领导职位?
谢谢大家。
由reprex 包(v0.3.0)于 2020 年 10 月 24 日创建
解决方案
有很多不同的方法可以做你想做的事情。我不知道有什么功能可以根据您拥有的数据神奇地创建双模网络,因此下面的解决方案涉及一些数据操作。我们首先创建一个带有节点的数据框,然后创建另一个带有边的数据框。然后使用节点和边作为输入来创建一个network
对象。代码是不言自明的:
library(tidyverse)
library(network)
# Let's create a 'nodes' data frame
my_nodes <- as.data.frame(rbind(
cbind(nodename = org, type = "Organization"),
cbind(unique(person), "People"),
cbind("Parent", "Parent org")))
# Let's add an ID column to the nodes data frame
my_nodes <- rowid_to_column(my_nodes, "ID")
# Let's create a data frame with al possible edges
# (i.e., connecting organizations to people and organizations to the parent organization)
my_edges <- data.frame(rbind(
cbind(ColA = org, ColB = person, type = "Set 1"),
cbind(org, link, "Set 2")))
my_edges <- subset(my_edges, ColB != 0)
my_edges$ColB[my_edges$ColB == 1] <- "Parent"
# Let's set up the network object using edges and nodes
my_network <- network(my_edges,
vertex.attr = my_nodes,
matrix.type = "edgelist",
ignore.eval = FALSE)
请注意,我们创建了一个列type
来对节点和边进行分类。在可视化网络时,我们可以使用它type
来更改节点/边缘的颜色、大小、形状等。
这是一个使用 package 的例子igraph
。首先,我们将network
对象转换为igraph
对象。
library(igraph)
library(intergraph)
my_netgraph <- asIgraph(my_network)
可以使用 评估节点的属性V(my_netgraph)$attribute_name
。例如,让我们看看type
我们之前定义的网络中的节点数:
> V(my_netgraph)$type
[1] "Organization" "Organization" "Organization" "Organization" "Organization" "Organization"
[7] "Organization" "Organization" "Organization" "Organization" "People" "People"
[13] "People" "People" "People" "People" "People" "Parent org"
现在让我们根据 为这些节点着色type
。为此,我们将创建一个新属性$color
. 每个$color
应该对应一个不同的$type
:
V(my_netgraph)[V(my_netgraph)$type == "People"]$color <- "green"
V(my_netgraph)[V(my_netgraph)$type == "Organization"]$color <- "red"
V(my_netgraph)[V(my_netgraph)$type == "Parent org"]$color <- "yellow"
plot(my_netgraph)
这是网络现在的样子:
现在让我们$shape
根据属性更改节点的$type
:
V(my_netgraph)[V(my_netgraph)$type == "People"]$shape <- "circle"
V(my_netgraph)[V(my_netgraph)$type == "Organization"]$shape <- "square"
V(my_netgraph)[V(my_netgraph)$type == "Parent org"]$shape <- "rectangle"
plot(my_netgraph)
我们可以igraph
使用以下函数更改对象的其他属性:
E(my_netgraph) # changes he edges of the "net" object
V(my_netgraph) # changes the vertices of the "net" object
E(my_netgraph)$type # changes edge attribute "type"
V(my_netgraph)$media # changes the vertex attribute "media"
您可以在此 iGraph 手册(第 10-11 页)中找到更多详细信息。
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