复杂网络中常常需要将得到的关系对（图一）转换为邻接矩阵，并存储为csv格式。本文将介绍两方法来进行处理：方法一是构建数据框赋予值。方法二是利用pivot () 函数将一维表转换为二维表。本文所采用的例子为有向加权网络。
首先我们的原始数据为关系对（图一）：
因此可以看到节点列为node1和node2，权重列为weight。接下来转换为邻接矩阵。
import pandas as pd
import numpy as np
#导入你的数据
data = pd.read_csv('./yourdata.csv')
vals = np.unique(data[['origin_x', 'origin_y']]) # 同时取出两列,作为节点
df = pd.DataFrame(0, index=vals, columns=vals)
f = df.index.get_indexer
df.values[f(data.origin_x), f(data.origin_y)] = 1
print(df)
index：转换后邻接矩阵的行索引。在本例中为node1。
columns：转换后邻接矩阵的列。在本例中为node2.
values：邻接矩阵的权重。如果没有权重时可以不写这个参数。在本例中为weight。
import pandas as pd
import numpy as np
#导入你的数据
data = pd.read_csv('./yourdata.csv')
#转换为邻接矩阵用pivot（）
df = data.pivot(index='node1',columns='node2',values='weight')
#index为行索引，columns为列索引，values是矩阵中填充的值
df = df.reset_index()
df.fillna(0,inplace=True)
print(df)
对于此方法来说，它是根据节点的值形状变化的，第一种方法一定会形成一个对称的邻接矩阵。而第二种方法则是相当于将一维表转换为二维表。因此当节点2和其他节点无交流时，则直接不会显示。
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