从多于一列的 pandas 数据帧构建 networkx 有向图或流程图

我有 pandas 数据框，由 10 列组成。

• 每行包含用户在线执行的一个步骤。总共 10 列，因此所有 10 个步骤过程
• 假设第一个活动是预订机票，那么步骤是 登录网站-->给出出发时间-->选择座位-->付款--审核

所以每一步都可能发生各种排列，我想从所有数据集中绘制一个有向图。

目前networkx仅支持2列

# libraries
import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# Build your graph
G=nx.from_pandas_dataframe(df, 'src', 'dest',create_using=nx.DiGraph())

# Plot it
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

有人可以告诉我如何处理两列以上的有向图吗

网络xfrom_pandas_dataframe uses add_edges_from，你可以做类似的事情：

# libraries
import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# Build your graph

df = pd.DataFrame(np.random.randn(2,4),columns=list('ABCD')) #Create a 4 column data frame

columns = list(df.columns.values)# Get columns name

g = nx.empty_graph(0, nx.DiGraph()) #initialize an empty graph

for i in range(len(columns)-1):
    g.add_edges_from(zip(df[columns[i]], df[columns[i+1]])) #Create edge between 2 values, between all consecutive coumns

# Plot it
nx.draw(g, with_labels=True)
plt.show()

With a result: