Python的第三方庫來進(jìn)行社交網(wǎng)絡(luò)的可視化
數(shù)據(jù)來源
小編用的數(shù)據(jù)是來自領(lǐng)英當(dāng)中的社交數(shù)據(jù),由于小編之前也在美國讀書,也嘗試過在國外找實(shí)習(xí)、找工作等等,都是通過領(lǐng)英在進(jìn)行職場上的社交,投遞簡歷、結(jié)交職場精英等等,久而久之也逐漸地形成了自己的社交網(wǎng)絡(luò),我們將這部分的社交數(shù)據(jù)下載下來,然后用pandas模塊讀取
數(shù)據(jù)的讀取和清洗
當(dāng)然我們先導(dǎo)入需要用到的模塊import pandas as pd
import janitor
import datetime
from IPython.core.display import display, HTML
from pyvis import network as net
import networkx as nx
讀取所需要用到的數(shù)據(jù)集df_ori = pd.read_csv("Connections.csv", skiprows=3)
df_ori.head()
接下來我們進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗,具體的思路就是將空值去除掉,并且數(shù)據(jù)集當(dāng)中的“Connected on”這一列,內(nèi)容是日期,但是數(shù)據(jù)類型卻是字符串,因此我們也需要將其變成日期格式。df = (
df_ori
.clean_names() # 去除掉字符串中的空格以及大寫變成小寫
.drop(columns=['first_name', 'last_name', 'email_address']) # 去除掉這三列
.dropna(subset=['company', 'position']) # 去除掉company和position這兩列當(dāng)中的空值
.to_datetime('connected_on', format='%d %b %Y')
)
output company position connected_on
0 xxxxxxxxxx Talent Acquisition 2021-08-15
1 xxxxxxxxxxxx Associate Partner 2021-08-14
2 xxxxx 獵頭顧問 2021-08-14
3 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Consultant 2021-07-26
4 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Account Manager 2021-07-19
數(shù)據(jù)的分析與可視化
先來看一下小編認(rèn)識(shí)的這些人脈中,分別都是在哪些公司工作的df['company'].value_counts().head(10).plot(kind="barh").invert_yaxis()
output
從上圖可以看到,排在比較前面的大公司都是亞馬遜、谷歌、Facebook、微軟以及JP Morgan等大公司,看來在小編的校友以及人脈當(dāng)中也就屬小編混的最差了然后我們?cè)賮砜匆幌滦【幩Y(jié)交的人脈中,大多都是什么職業(yè)的df['position'].value_counts().head(10).plot(kind="barh").invert_yaxis()
output
從上圖可以看出,大多都是從事的是軟件工程師相關(guān)的工作,排在第二的則是數(shù)據(jù)科學(xué)家以及高級(jí)軟件工程師,看來程序員認(rèn)識(shí)的果然大多也都是程序員。然后我們來看一下社交網(wǎng)絡(luò)的可視化圖表的繪制,但是在這之前呢,小編需要先說明幾個(gè)術(shù)語,每一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)都包含:
-
節(jié)點(diǎn):社交網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中的每個(gè)參與者
-
邊緣:代表著每一個(gè)參與者的關(guān)系以及關(guān)系的緊密程度
我們先來簡單的繪制一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò),主要用到的是networkx模塊以及pyvis模塊,g = nx.Graph()
g.add_node(0, label = "root") # intialize yourself as central node
g.add_node(1, label = "Company 1", size=10, title="info1")
g.add_node(2, label = "Company 2", size=40, title="info2")
g.add_node(3, label = "Company 3", size=60, title="info3")
我們先是建立了4個(gè)節(jié)點(diǎn),也分別給他們命名,其中的參數(shù)size代表著節(jié)點(diǎn)的大小,然后我們將這些個(gè)節(jié)點(diǎn)相連接g.add_edge(0, 1)
g.add_edge(0, 2)
g.add_edge(0, 3)
最后出來的樣子如下圖
我們先從小編的人脈中,他們所屬的公司來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的可視化,首先我們對(duì)所屬的公司做一個(gè)統(tǒng)計(jì)排序df_company = df['company'].value_counts().reset_index()
df_company.columns = ['company', 'count']
df_company = df_company.sort_values(by="count", ascending=False)
df_company.head(10)
output company count
0 Amazon xx
1 Google xx
2 Facebook xx
3 Stevens Institute of Technology xx
4 Microsoft xx
5 JPMorgan Chase 據(jù)CNMO了解,有韓媒報(bào)道稱,韓國將在下個(gè)月公布下一代網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略,為6G移動(dòng)通信的商業(yè)化做準(zhǔn)備。據(jù)悉,戰(zhàn)略中除了6G網(wǎng)絡(luò)的智能化、融合和空間擴(kuò)展的技術(shù)戰(zhàn)略外,還將提出公私合營的合作方式。
關(guān)鍵字: 6G 網(wǎng)絡(luò) 戰(zhàn)略前不久,一位意大利女航天員在網(wǎng)絡(luò)上走紅,因?yàn)樗诤M馍缃黄脚_(tái)上發(fā)布了一組太空攝影作品,并配上了中國著名書法家王羲之所著《蘭亭集序》中一句描繪宇宙景觀的古文。“仰觀宇宙之大,俯察品類之盛,所以游目騁懷,足以極視...
關(guān)鍵字: 衛(wèi)星 航天器 網(wǎng)絡(luò) MIDDOT這兩年來Wi-Fi 6無線網(wǎng)絡(luò)得到了大家的認(rèn)可,現(xiàn)在的手機(jī)及路由器幾乎都支持了這一標(biāo)準(zhǔn),速度超過家里的千兆帶寬沒問題,在下一代的無線就是Wi-Fi 7了,高通日前首次演示了Wi-Fi 7的實(shí)際速度,達(dá)到了5Gbps。
關(guān)鍵字: 5G 網(wǎng)絡(luò) 高通Wi-Fi 7工廠運(yùn)用創(chuàng)新的工業(yè)4.0技術(shù)和循環(huán)經(jīng)濟(jì)能力,加速可持續(xù)的先進(jìn)制造實(shí)踐 上海2022年10月17日 /美通社/ -- 近日,偉創(chuàng)力宣布其位于巴西索羅卡巴(Sorocaba)的工廠已獲準(zhǔn)加入世界經(jīng)濟(jì)論壇全球燈塔網(wǎng)絡(luò)(GLN...
關(guān)鍵字: 偉創(chuàng)力 網(wǎng)絡(luò) 工業(yè)4.0 可持續(xù)發(fā)展量子網(wǎng)絡(luò)是一類遵循量子力學(xué)規(guī)律進(jìn)行高速數(shù)學(xué)和邏輯運(yùn)算、存儲(chǔ)及處理量子信息的物理裝置。當(dāng)某個(gè)裝置處理和計(jì)算的是量子信息,運(yùn)行的是量子算法時(shí),它就是量子網(wǎng)絡(luò)。量子網(wǎng)絡(luò)的概念源于對(duì)可逆計(jì)算機(jī)的研究。研究可逆計(jì)算機(jī)的目的是為了解...
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關(guān)鍵字: 網(wǎng)絡(luò) 聯(lián)網(wǎng) 智慧醫(yī)療 智慧醫(yī)院北京2022年10月14日 /美通社/ -- 2022年10月14日,亞馬遜云科技舉辦一年一度的中國合作伙伴峰會(huì)。本屆峰會(huì)以"價(jià)值成就 探索無限"為主題,面向合作伙伴推出"3+3價(jià)值成就體系...
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關(guān)鍵字: 鐵路 網(wǎng)絡(luò) 控制工程