Konvertieren Multilevel-Wörterbuch in ein Netzwerkdiagramm in Python

Question

Ich bin mit einem seltsamen Problem fest. Ich lese Daten aus einer CSV-Datei und wandle sie in ein mehrstufiges Wörterbuch um.

CSV-Format: Ich habe insgesamt 1500 Zeilen in meiner CSV-Datei, siehe das Format unten.

1-103rd Street,1-96th Street,2327.416174 
1-116th Street–Columbia University,1-Cathedral Parkway–110th Street,2327.416174 
1-125th Street,1-116th Street–Columbia University,2327.416174 
1-137th Street–City College,1-125th Street,2327.416174 
1-145th Street,1-137th Street–City College,2327.416174 
1-14th Street,1-Christopher Street–Sheridan Square,2327.416174 

In der obigen Datei, die erste Spalte eine Quellenstation bezeichnet, die zweite Spalte eine Zielstation, und die dritte Spalte stellt den Abstand zwischen ihnen.

Ich muss Dijkstra-Algorithmus anwenden, um die kürzeste Entfernung zwischen zwei Stationen zu finden, und dafür muss ich die ganze CSV-Datei in eine gewichtete Grafik konvertieren, in der jede Station ein Knoten ist und der Abstand zwischen ihnen ist Gewicht der Kante.

Mein Ansatz:

Zuerst bin ich jede Zeile aus der CSV-Datei zu lesen und sie in ein Multi-Level-Wörterbuch konvertieren. Ich bekomme dafür ein richtiges Wörterbuch. Unten ist mein Code.

my_dict = {} 

with open('final_subway_data.csv') as f_input: 
    for row in csv.reader(f_input): 
     my_dict[row[0]] = {row[1]: row[2]} 

Jetzt muss ich dieses neu erstellte Wörterbuch in ein Diagramm umwandeln, um den Dijkstra-Algorithmus anzuwenden. Dafür verwende ich diesen Code:

G = nx.from_dict_of_dicts(my_dict) 

Aber ich erhalte eine Fehlermeldung, "TypeError: Input graph is not a networkx graph type".

Bitte helfen Sie mir. Wie kann ich die gesamte CSV-Datei in eine Grafik konvertieren, so dass ich den Dijkstra-Algorithmus anwenden kann, um eine kürzeste Entfernung zwischen zwei beliebigen Stationen zu finden.

Answer 1

Ich bin nicht gut mit NetworkX vertraut, aber ich würde Folgendes mit Pandas und nx.from_pandas_dataframe() tun.

import pandas as pd 
import networkx as nx 

df = pd.read_csv('csvpath.csv', names=['origin', 'dest', 'dist']) 

g = nx.from_pandas_dataframe(df, source='origin', target='dest', edge_attr='dist') 

g['1-103rd Street']['1-96th Street']['dest'] 
# 2327.416174